Тим Харфорд

Ложь, наглая ложь и статистика: приемы, которые помогут видеть правду за цифрами

Tim Harford

HOW TO MAKE THE WORLD ADD UP

© Tim Harford, 2020

В оформлении обложки использована иллюстрация:

hauvi / Shutterstock / FOTODOM

Используется по лицензии от Shutterstock / FOTODOM

© Левина Е.Л., перевод на русский язык, 2024

© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2024

Вступление

Как лгать при помощи статистики

Настоящая же проблема… заключается не в том, чтобы доказать, что ложь – это ложь, а в том, чтобы доказать истинность истинного объекта.

Умберто Эко^1

Знаете старую байку про то, что детей приносят аисты? Это чистая правда.

Сейчас я докажу это при помощи статистики.

Возьмите число аистов в каждой стране и сравните его с числом рождений за год. По всей Европе эти два числа на удивление четко коррелируют. Больше аистов – больше младенцев; меньше аистов – меньше младенцев. Закономерность достаточно заметная, чтобы пройти отсев в научном журнале. Есть даже опубликованная научная работа под названием «Аисты приносят детей (p = 0.008)». Не будем вдаваться в детали, скажу лишь, что все эти нули говорят о том, что это не простое совпадение^2.

Вы, наверное, уже догадались, в чем тут подвох. В крупных европейских странах вроде Германии, Польши и Турции много младенцев и много аистов. В небольших странах, таких как Албания и Дания, и младенцев, и аистов меньше. Между числом тех и других есть взаимосвязь, но это не означает, что младенцы появляются благодаря аистам.

Создается впечатление, что при помощи статистики можно «доказать» все что угодно – даже то, что детей приносят аисты.

Если вы читали «Как лгать при помощи статистики», вы наверняка пришли к такому выводу. Эту остроумную и циничную книжку выпустил в 1954 малоизвестный тогда американский журналист-фрилансер Дарелл Хафф. The New York Times немедленно написала на нее восторженный отзыв, и с тех пор было продано более миллиона экземпляров этой книги, что, возможно, сделало ее самой популярной книгой по статистике на свете.

Книга заслуживает и славы, и похвалы. Это – настоящее чудо популярной статистики. Среди любителей чисел Дарелл стал легендой. Бен Голдакр, эпидемиолог и автор бестселлера «Обман в науке», восхищается тем, какую «бомбу» написал «брюзга Хафф». Американский писатель Чарльз Уилан говорит, что его книга «Голая статистика» вдохновлена «классической» работой Хаффа. Через 50 лет со дня выхода книги Хаффа известный журнал «Статистическая наука» организовал в его честь ретроспективу.

Я и сам раньше так думал. Подростком я зачитывался книгой «Как лгать при помощи статистики». Эта блестящая, хлесткая, да еще и забавно проиллюстрированная книга позволила мне проникнуть за завесу статистических манипуляций и научила меня распознавать обман.

Хафф использует море примеров. Для начала он задается вопросом, сколько зарабатывают выпускники престижного Йельского университета. Если верить опросу, проведенному в 1950 году, выпускники 1924 года зарабатывали в среднем что-то вроде 500 000 долларов в год в пересчете на сегодняшние деньги. Ну что ж, можно в это поверить – в конце концов, речь идет о Йеле, – но полмиллиона долларов в год – это целое состояние… неужели и правда это средний доход?

Вовсе нет. Хафф объясняет, что источник этой «невероятно привлекательной» информации – ответы самих выпускников, а как же не приукрасить рассказ о себе любимом и не сказать, что зарабатываешь больше, чем на самом деле? Кроме того, опрос учитывает только тех, кто взял на себя труд ответить на вопросы – и только тех, кого исследователи смогли найти. А кого легче всего найти? Конечно, людей богатых и известных. «Что же это за заблудшие овечки, которые в списках выпускников значатся под рубрикой «адрес неизвестен?» – спрашивает Хафф. Йель следит за успехами выпускников-миллионеров, но их менее успешные товарищи могли не попасть в его поле зрения. Все это говорит о том, что в результатах опроса зарплата намного выше, чем в реальности. Хафф галопом пробегается по галерее статистических преступлений – от рекламы зубной пасты, подтвержденной лишь искусно подобранными данными, до схем, которые, в зависимости от того, как их раскрасить, меняют значение. Хафф выразился вот как: «Пройдохам эти фокусы давно известны. Люди честные должны о них знать, чтобы их не обвели вокруг пальца».

Если вы прочитаете «Как лгать при помощи статистики», вы поймете, как часто вас обманывают числа. Это умная и полезная книга.

Но я больше десятилетия рассказываю людям о статистике и проверяю заявления, основанные на числовой информации, – и чем дальше, тем больше у меня сомнений по поводу книжки «Как лгать при помощи статистики» и того, что она собой представляет. Что можно подумать о статистике – и о нас самих – если самая известная книга на эту тему от корки до корки состоит из рассказов о ложной информации?

Дарелл Хафф напечатал свою книгу в 1954 году. Но в том же году случилось кое-что другое: британские ученые Ричард Долл и Остин Брэдфорд Хилл выпустили одно из первых убедительных исследований, демонстрирующих, что курение сигарет приводит к раку легких^3.

Без статистики Долл и Хилл никогда не пришли бы к этому выводу. За 15 лет число случаев рака легких в Соединенном Королевстве выросло в шесть раз. Уже в 1950 году страна лидировала по числу случаев заболеваний, а число смертей от рака легких впервые превысило число смертей от туберкулеза. Статистический подход нужен был уже хотя бы для того, чтобы заметить эти изменения. Доктора-одиночки располагали информацией лишь о единичных случаях.

Статистика была необходима и чтобы доказать, что убивают именно сигареты. Многие тогда полагали, что рак легких возникает из-за автомобилей. В этом была своя логика. В первой половине двадцатого века автомобили стали привычным явлением, а вместе с ними появились и выхлопные газы, и всепроникающий запах новых асфальтовых дорог. В то же самое время выросло и число случаев рака легких. Чтобы понять, в чем дело, чтобы догадаться, что не машины, а сигареты вызывают рак легких, недостаточно просто оглядеться по сторонам. Для этого нужны ученые, которые тщательно считают и сравнивают данные. Короче говоря – нужна статистика.

Многие скептически относились к гипотезе о сигаретах, хоть она была и не нова. К примеру, нацистская Германия активно пыталась доказать вред сигарет, а Адольф Гитлер относился к ним с отвращением. Не сомневаюсь, что фюрер был доволен, когда немецкие врачи доказали, что курение приводит к раку. Но нацисты – так себе пример для подражания, и табак не терял своей популярности.

Поэтому Долл и Хилл решили провести свои собственные статистические изыскания. Ричард Долл был красивым, тихим и безупречно вежливым молодым человеком, участником Второй мировой. У него была масса идей, как использовать статистику для революции в медицине. Его наставник, Остин Брэдфорд Хилл, служил пилотом в Первой мировой, а потом едва не умер от туберкулеза[1]. Харизматичный и острый на язык Хилл считался одним из лучших специалистов по медицинской статистике в двадцатом веке^4. Их совместная работа по анализу данных спасла не одну жизнь.

Коллеги начали свое исследование первого января 1948 года. Под предводительством Долла они исследовали порядка 20 больниц на северо-западе Лондона. Всякий раз, когда в больницу прибывал пациент с раком, медсестра должна была подобрать ему в пару человека того же пола и примерно того же возраста – руководствуясь одной лишь случайностью. И больных раком, и их «напарников» подробно опрашивали о том, где они живут и работают, как проводят свое время, что едят, а также как долго и как часто курят. Понемножку, неделя за неделей, месяц за месяцем набиралось все больше ответов.

В октябре 1949 года, меньше чем через два года после начала исследований, Долл бросил курить. Ему было 37, и всю свою взрослую жизнь он был курильщиком. Что же обнаружили Долл и Хилл? Курение не просто удваивает, утраивает или учетверяет риск рака легких. Курение увеличивает этот риск в 16 раз^5.

Результаты исследования Хилл и Долл опубликовали в сентябре 1950 года и тут же принялись за более масштабное, длительное и амбициозное исследование. Хилл написал каждому врачу в Соединенном королевстве – а было их 59 600 – и попросил заполнить «опросник» касательно здоровья и курения. Рассуждали они так: врачи с легкостью смогут описать, что и когда они курили. Они внесены в медицинский реестр, значит, их всегда можно будет найти без труда. А когда доктор умирает и устанавливают причину его смерти, этой информации точно можно доверять. Доллу и Хиллу просто нужно было немножко подождать.

На призыв Хилла откликнулись более 40 тысяч врачей, но рады ему были далеко не все. Следует понимать, что курение в то время было крайне распространено. Неудивительно, что в первоначальной выборке Долла и Хилла 85 % врачей-мужчин курили. Кому приятно слушать, что ты медленно, но верно ведешь себя к верной гибели – тем более если твой метод самоубийства вызывает такую сильную зависимость?

Однажды на лондонской вечеринке Хилла остановил какой-то сердитый врач и выдал: «Так это вы хотите, чтобы мы бросили курить». «Вовсе нет, – ответил Хилл, который в то время еще курил трубку. – Если вы продолжите курить, мне любопытно знать, как вы умрете. Если бросите курить – мне тоже любопытно, как вы умрете. Так что выбор – курить или не курить – за вами. Мне это безразлично. И так и так все подсчитаю»6.

Не правда ли, обаятельный парень? Я забыл упомянуть, что Хилл учился на экономиста.

Исследование продолжалось на протяжение десятилетий, но довольно быстро Долл и Хилл набрали достаточно данных, чтобы с уверенностью заявить: курение вызывает рак легких, и чем больше вы курите, тем больше риск. Более того – курение также вызывает сердечные приступы (это была новая гипотеза).

Врачи не лыком шиты. Когда в 1954 году результаты исследования были опубликованы в «Британском медицинском журнале», профессиональном журнале медиков, они сделали соответствующие выводы. В тот же год Хилл бросил курить, а с ним и многие его коллеги. Врачи стали первой социальной группой в Великобритании, которая массово бросала курить.

Получается, что в один и тот же год, в 1954 году, в мире было два разных подхода к статистике. Многочисленные читатели книги Дарелла Хаффа «Как лгать при помощи статистики» считали статистику игрой, популярной среди шулеров и жуликов, – и развлекались попытками раскусить негодников. Но для Остина Брэдфорда Хилла и Ричарда Долла статистика была делом серьезным. Они понимали: в их игре на кону самый большой куш на свете, и, если играть усердно и по-честному, они смогут спасти сотни жизней.

К весне 2020 года стало ясно, насколько велико значение тщательных, своевременных и верных статистических подсчетов. Мир захватил новый коронавирус.

Давно уже политикам не приходилось принимать такие масштабные решения – а принимать их надо было в спешке. Эти ключевые решения основывались на исследовательской работе эпидемиологов, специалистов по медицинской статистике и экономистов. Речь шла о десятках миллионов жизней и рабочих местах целых миллиардов людей. Специалисты по анализу данных отчаянно пытались понять, с чем же столкнулась наша планета, но данные приходили намного позже, чем нужно. Эпидемиолог Джон Иоаннидис писал в марте 2020 года, что Covid-19 – «провал доказательной медицины – возможно, крупнейший на нашем веку»7. Приходилось на ощупь разбираться в вопросах жизни и смерти. Однако через несколько недель аналитики данных начали набрасывать портрет вируса и вызываемой им болезни. Обнаружилось, что многие становятся заразными еще до проявления симптомов. Обнаружилось, что некоторые вообще не испытывали симптомов болезни. Надо было понять, сколько таких людей. (Сейчас полагают, что около 25 %. Но если поразмыслить, вы поймете, что без тщательной аналитической работы ответить на этот вопрос нелегко.) Мы быстро смекнули, что для пожилых риск намного выше, чем для молодежи. Удалось даже прикинуть долю смертности от инфекции. В богатых странах с большой долей пожилых людей она составляла что-то около одного процента. Не одно копье сломалось об это число, а тем временем оно изменяется, ведь медицинская наука движется вперед, а вирус мутирует. Но эти ранние оценки оказались на удивление живучи.

Хоть кое-что так и продолжает оставаться тайной, с течением времени картина прояснялась. Нам удалось расширить программы тестирования, проанализировать клинические случаи и даже отследить генетические мутации вируса. Не зря было столько шума по поводу тестирования: оно помогло увидеть невидимого врага при помощи сбора данных – особенно в случаях, когда тесты проводились и результаты анализировались по правилам, как это делала, например, Национальная статистическая служба Соединенного королевства. В дни пандемии статистика играла роль радара.

Я начал писать эту книгу задолго до того, как вирус Sars-Cov-2 инфицировал свою первую жертву. Смертельная пандемия вновь и вновь подтверждала правильность трех моих главных тезисов, но это меня не радовало.

Первый тезис такой: наши эмоции, предубеждения и политические взгляды могут сильно исказить то, как мы интерпретируем полученные данные. Это ключевая проблема книги, и ей посвящена первая глава.

Это легко заметить на примере того, как США отреагировали на пандемию. В конце февраля 2020 гшода президент Трамп заявил: «Она пройдет. Наступит день, когда она пройдет – просто сама по себе». Выдавать желаемое за действительное – отличный прием. Прошло четыре недели, а мистер Трамп продолжал воодушевленно рассказывать, как уже на Пасху все смогут пойти в церковь^8. К моменту, когда он оставил свой пост, умерли 400 000 американцев.

Если дело касается Трампа, люди всегда четко делятся на два лагеря. Подозреваю даже, что, скажи он: «Как приятно в жаркий день съесть эскимо», – часть американцев станет питаться одним лишь эскимо, а другая устроит шумные демонстрации возле кафе-мороженых. То же было и с ковидом. Многие сторонники Трампа гордились, точно медалью, своей безрассудной и извращенной привычкой не надевать маску ни при каких обстоятельствах. Его противники ударились в другую крайность: много шуму наделал твит американского журналиста, который писал, что пандемия в Британии «вышла из-под контроля», так как люди, гуляя в парке, не надевали маски. Британца такое заявление приводит в замешательство, но и только. Все данные показывают, что риск передать вирус во время прогулки на открытом воздухе очень низок, и неважно, есть на вас маска или нет. К тому же в конце января 2021 года, когда этот твит был опубликован, ситуацию в Британии неподконтрольной никак нельзя было назвать: число случаев заболеваний стремительно падало.

Этот твит имеет смысл расценивать исключительно как политический выпад в битве двух непримиримых сторон касательно правильного ношения маски. Ни те, ни другие не были заинтересованы в поиске истины. Как это ни странно, но фанатическую приверженность к той или иной группировке проще заметить, если сами вы в этом не замешаны. Если вы воюете на стороне республиканцев или демократов, вы слишком погружены в борьбу и неспособны как следует рассуждать. А если ты стоишь в стороночке и с интересом наблюдаешь за сражением, ясную голову сохранить гораздо проще.

Во-вторых, от решений политиков зависит, какие статистические данные мы собираем и распространяем, а также какие данные игнорируются или скрываются. К примеру, в самом начале ковидного кризиса геополитическая борьба осложнила распространение достоверной статистической информации – к этой проблеме мы еще вернемся в Главе 8. Тайвань жаловался, что в конце декабря 2019 года он предоставил Всемирной организации здравоохранения важные свидетельства того, что вирус способен передаваться от человека к человеку. Но даже в середине января ВОЗ все еще с оптимизмом заявляла, что Китай не нашел свидетельства о передаче вируса от человека к человеку. (Тайвань не состоит в ВОЗ, так как Китай считает его своей территорией и требует, чтобы остров не рассматривали как независимое государство. Не исключено, что именно это помешало своевременному распространению информации – если эта задержка и правда имела место)9.

А так ли это важно? Скорее всего, да. Поскольку количество случаев удваивалось каждые несколько дней, кто знает, как развивались бы события, узнай мы об этом на пару недель раньше.

В-третьих, статистика позволяет нам увидеть вещи, которые в противном случае так и остались бы незамеченными. Это не просто способ приукрасить газетную статью или кольнуть противника в политическом споре. Получаем ли мы надежную статистическую информацию или искаженные, неполные данные – вопрос жизни и смерти.

Когда весной 2020 года я работал над черновиком первого издания «Как посчитать все на свете», многое было неизвестно, много информации было недоступно. Каждую пару дней рос уровень смертности – не было времени ждать у моря погоды. Политические лидеры погрузили экономику в искусственную кому: в течение одной лишь недели в конце марта более трех миллионов американцев называли себя безработными, что в пять раз превышает предыдущий «рекорд». Следующая неделя была еще хуже: безработными назвали себя шесть с половиной миллионов. Так ли ужасны были перспективы здравоохранения, чтобы лишить заработка стольких людей? Тогда считали, что да, – но у эпидемиологов было очень мало информации, и они должны были действовать наугад.

Сложно представить себе более наглядную иллюстрацию того, насколько мы в обычной жизни привыкли к точной, систематически собранной статистической информации.

До коронавируса прилежные статистики годами по крупице собирали данные касательно различных важных сфер жизни. Зачастую эти данные мог бесплатно скачать любой желающий. Но мы и не замечали, в какой роскоши живем и что частенько прохаживаемся по поводу «лжи, наглой лжи и статистики» (фраза из мемуаров Марка Твена, которую он приписывает Дизраэли, о трех существующих видах лжи. – прим. пер.). История с Covid-19 напомнила нам, что отсутствие статистики может сильно ухудшить ситуацию.

После Дарелла Хаффа многие стали считать статистику всего лишь трюком фокусника: забавно, но и только. Еще задолго до коронавируса я опасался, что такой подход ни к чему хорошему не приведет. Нам больше не кажется, что статистика помогает понять, как устроен мир. Не то что бы мы по умолчанию считаем все статистические данные ложными – но нам кажется, что отделить правду от лжи просто невозможно. Поэтому каждый человек верит в то, во что хочет (об этом еще поговорим в следующей главе), а в остальном мы ведем себя как Хафф: пожимаем плечами или цинично усмехаемся, а то и то и другое сразу.

Это не просто досадный подход – это трагедия. Если мы поверим, что больше неспособны понять, что правда, а что ложь, то потеряем важнейший инструмент. Именно этот инструмент доказал нам, что сигареты смертельно опасны. Этот инструмент – наша единственная надежда найти выход из коронавирусного кризиса, да и вообще понять, как устроен наш непростой мир. Но если мы привыкнем отвергать всякую неприятную нам статистическую информацию, этот инструмент нам не поможет. Конечно, я не призываю к легковерности, но лекарство от легковерности – не отрицание всего вообще, а способность оценить достоверность информации с уверенностью, любознательностью и здоровым скептицизмом.

Статистика – это не цирковой трюк, а скорее магия. Статистика – не очковтирательство; наоборот, она позволяет нам ясно увидеть, что к чему. Статистика – это как телескоп для астронома, микроскоп для бактериолога, рентгеновский аппарат для рентгенолога.

Если мы этого захотим, статистика поможет нам разглядеть в нас самих и в окружающем нас мире то, чего иначе мы никак бы не увидели, от мелких деталей до важных особенностей. Главная задача этой книги – вовсе не доказать, что оптимисты Долл и Хилл правы, а циник Хафф неправ. Я хочу показать вам, что при помощи статистики можно увидеть мир таким, какой он есть на самом деле. Для этого мне надо убедить вас, что вы можете самостоятельно использовать статистическую логику, чтобы оценивать прочитанное и услышанное в СМИ, в соцсетях и в повседневных разговорах. Я хочу научить вас оценивать заявления без предварительной подготовки и – что не менее важно – помочь вам найти информацию, на которую можно положиться.

Хочу вас порадовать: это будет весело. Разбираться в статистике – настоящее удовольствие. Вы станете более уверены в себе, узнаете много всего интересного и освоите новые навыки. Вместо того чтобы оставаться в стороне и ехидно усмехаться, вы дойдете до самой сути.

Теория Дарелла Хаффа – это как еда из фаст-фуда: выглядит аппетитно, но быстро надоедает, да и для организма вредно. Но это не значит, что я буду вас потчевать одной овсянкой и морковкой: блюда будут вкусные и разнообразные.

В этой книге я расскажу, что мне довелось узнать с 2007 года, когда BBC пригласила меня стать ведущим радиопрограммы «Более-менее» о числах в жизни и в новостях. Создатели шоу, журналист Майкл Бластлэнд и экономист сэр Эндрю Дилнот, хотели передать свое детище в хорошие руки. Я не так уж хорошо подходил на эту роль, как считала BBC: я ведь изучал экономическую теорию, а не статистику. Да, я приобрел некоторую уверенность в том, что касается чисел, но это было скорее самозащитой: я научился находить ошибки и уловки, да, пожалуй, и все.

Тогда-то я и начал разочаровываться во взглядах Дарелла Хаффа.

Каждую неделю мы с коллегами оценивали статистические данные, озвученные политиками или напечатанные на передовицах. Эти данные часто грешили против истины, но просто проверять, правда это или нет, было не особенно интересно. За каждым утверждением – истинным, ложным или чем-то средним – открывался целый мир, и этот мир нам предстояло исследовать. Неважно, что мы обсуждали: распространенность инсультов, доказательства того, что долг тормозит экономику, или даже сколько раз слово «она» использовано в «Хоббите» – числа могли как пролить свет на мир, так и, наоборот, скрыть что-то из поля зрения. Как наглядно показала эпидемия коронавируса, чтобы принимать решения, всем нам – частным лицам, организациям, обществу в целом – нужны достоверные данные. И точно так же, как в случае с коронавирусом, статистическую информацию часто собирают только перед лицом бедствия. Возьмите, к примеру, уровень безработицы – показатель, сколько людей хочет работать, но сидит без работы. Сейчас этот показатель использует правительство любой страны, которому интересно, в каком состоянии находится его экономика, но спросите вы в 1920 году, сколько людей ищет работу, и вам никто бы не смог ответить^10. Только когда после нескольких рецессий этот вопрос стал считаться важным, правительства начали собирать соответствующую информацию.

Наш огромный и удивительный мир полон вопросов, ответы на которые можно дать только тщательно анализируя числовые данные. Поднимает ли Facebook[2] нам настроение или наоборот, и можно ли предсказать реакцию конкретного человека? Сколько видов находится под угрозой исчезновения, как много это с учетом общего количества видов и в чем причина их вымирания: климатические изменения, распространение сельского хозяйства или что-то совсем иное? Ускорилась ли модернизация или, наоборот, затормозила? Как влияет опиоидный кризис на здоровье американского среднего класса? Стали ли подростки меньше пить – и если да, почему?

Мне становилось все более не по себе, когда поклонники нашей радиопрограммы восхищались тем, как мы «разоблачаем статистические мифы». Да, конечно, мы занимались разоблачениями, и это было здорово. Но потихоньку, узнавая все больше и больше, я понял, что самое приятное – не разносить в клочья ложь, а пытаться найти истину.

В ходе работы над «Более-менее» я узнал, что здравый смысл – удивительно надежное подспорье для анализа данных. Главные принципы этого подхода я и опишу в этой книге.

Почти все исследователи и продюсеры, как и я, не учились толком работать с числами. Но даже в узкоспециализированных областях зачастую достаточно было задать ряд простых вопросов и, может быть, воспользоваться поисковиком, чтобы получить интересные результаты. Конечно, в некоторых случаях нам не помешала бы ученая степень по статистике, но задавать правильные вопросы мы могли и без нее. Сможете и вы.

Накануне Рождества в 1953 году члены высшего руководства производителей табачных изделий собрались в нью-йоркском отеле «Плаза». Масштабное исследование Долла и Хилла опубликуют только в следующем году, но сигаретные компании уже понимали, что наука не на их стороне. Они встретились, чтобы разработать план действий в этой кризисной ситуации.

К сожалению для нас, выбранная ими стратегия оказалось совершенно блестящей и стала золотым стандартом пропаганды.

Они стали сеять хаос. Они ставили под сомнение проведенные исследования. Они призывали провести новые исследования. Они выделяли средства на другие исследования, которые могли представлять интерес для прессы, – например, исследования «синдрома больного здания» или коровьего бешенства. Они поощряли сомнения.11 Как позже указывалось в записке для внутреннего пользования, «сомнение – вот наш продукт»12.

Когда говорят об искусстве убеждать, обычно представляют людей, которых хитростью склонили верить в то, во что верить не следует, – и это понятно. Мы обсудим этот вопрос в следующей главе. Но иногда проблема заключается не в том, что мы слишком легковерны, а в том, что мы ничему не верим. Курильщики любили сигареты, были физически зависимы от никотина и хотели всеми правдами и неправдами продолжать курить. Они пожимали плечами и говорили, что не могут разобраться во всей этой бестолковой информации – а производители табака именно этого и ждали. Их задачей было не убедить курильщиков в безвредности сигарет, а посеять сомнения в статистических данных, доказывающих их вред.

Выяснилось, что производить сомнения – проще простого. Лет 20 тому назад психологи Кари Эдвардс и Эдвард Смит провели такой эксперимент: они попросили американцев назвать «за» и «против» проблемных вопросов, таких как: можно ли делать аборт, шлепать ли детей, разрешать ли геям усыновление, какая должна быть квота на представителей меньшинств при приеме на работу и приговаривать ли к смертной казни лиц до 16^13. Разумеется, опрашиваемые продемонстрировали предвзятость: им сложнее было разработать аргументацию в подтверждение противной им позиции. Но, что более интересно, Эдвардс и Смит показали, что эта предвзятость более очевидна в негативной аргументации. Сомневаться оказалось легче, чем верить. Испытуемым было гораздо легче приводить доводы против не одобряемой ими позиции, чем приводить доводы за позицию, которую они разделяли. В чем сила? В сомнении.

Кроме того, сомнение привлекательно, так как является неотъемлемой частью научных исследований и споров. Всех нас в школе учили – или должны были учить – подвергать данные сомнению. Девиз одного из старейших научных обществ, британского Королевского Общества – nullius in verba, то есть «не верь никому на слово». Группа лоббистов, отрицающая статистические данные, без труда покажет, что тот или иной аспект данной науки не до конца проработан, отметит, что проблема очень, очень запутанная, и призовет ученых продолжить исследования. И все эти заявления покажутся нам научно обоснованными и даже мудрыми, но они создают опасную иллюзию, что на самом деле никто ничего не знает. Методы табачных производителей получили широкое распространение^14. Сегодня самые ярые их поборники – люди, отрицающие климатические изменения, но эти приемы вышли за пределы научных дискуссий и стали использоваться и в политике. Роберт Проктор, историк, посвятивший десятилетия изучению табачной индустрии, говорит, что мы живем в «золотом веке невежества». Точно так же, как многие курильщики хотят продолжать курить, многие из нас в вопросах политики крепко держатся за то, что им твердит инстинкт. Политикам остается только убедить нас подвергнуть сомнению данные, которые идут вразрез с инстинктом.

Есть известная фраза, которую Стив Бэннон, бывшая правая рука Дональда Трампа, сказал писателю Майклу Льюису:

«Демократы – это пустяки. Наш главный враг – это медиа. А чтобы победить медиа, нужно накидать туда побольше дерьма»15.

Поучительна история другого термина, связанного с Дональдом Трампом: «фейковые новости». Изначально она описывала вполне определенный феномен: вебсайты размещали лживую информацию в надежде заработать на рекламе за переходы по ссылке. Классический пример – утверждение, что папа римский поддерживал Трампа на выборах. Когда Трамп выиграл выборы, воцарилась настоящая паника: вполне серьезные комментаторы опасались, что легковерные избиратели проголосовали за Трампа из-за того, что поверили в эти бредовые заявления. А паниковать было не из-за чего. Согласно научным исследованиям, фейковые новости не получили широкого распространения и мало на что повлияли. Читала их в основном горсточка пожилых ультраконсерваторов, которые, скорее всего, и так проголосовали бы за Трампа. Эти лживые истории быстро перестали играть какую-либо серьезную роль, так как соцсети стали более бдительны^16.

Но сама идея фейковых новостей стала мощным оружием, способом опровергнуть любое неприятное вам утверждение из любого источника, этакая современная версия афоризма про «ложь, наглую ложь и статистику». Мистер Трамп, известный своим извращенным талантом превращать многогранные вопросы в незамысловатое политическое оружие, начал использовать этот термин, чтобы терроризировать обыкновенных журналистов. По его стопам пошли многие другие политики, в том числе Тереза Мэй, тогдашняя премьер-министр Соединенного королевства, и ее соперник, глава лейбористов Джереми Корбин. «Фейковые новости» стали популярным термином, так как, к сожалению, даже самые надежные издания часто работают на скорую руку. В этом мы еще убедимся. Но есть также и серьезные, ответственные журналисты, которые основывают свои утверждения на тщательно проверенной информации – и их запихивают в ту же помойку, что и авторов статей о том, как папа Римский поддержал Трампа.

И снова ковид продемонстрировал, как здоровый скептицизм может превратиться в нездоровый цинизм. Весной 2020 года, во время первой волны самоизоляции, появилась группа скептиков, которые задавались вопросом: в какой момент вред, приносимый ограничениями, начнет перевешивать пользу по сдерживанию заболевания. Вопрос непростой, но важный. Летом, однако, многие знаменитости стали трубить, что пандемия закончилась и никакой второй волны не будет. А когда осенью смертность снова выросла и стало понятно, что они ошиблись, многие, в попытке напустить туману, использовали вот какой выпад: вот популярные ученые тоже много в чем ошиблись, так что и им нельзя доверять.

Самая известная из этих «ошибок» – утверждение, что Всемирная Организация Здравоохранения сильно завысила смертность инфицированных вирусом в марте 2020 года, утверждая, что она составляет 3,4 %, тогда как в реальности она была в несколько раз ниже. Это не совсем так. Это утверждение искажает то, что заявила ВОЗ, путем подмены одного понятия другим, на первый взгляд очень близким. (В Главе 3 мы еще вернемся к путанице с определениями.) ВОЗ подсчитала, какой процент официально зарегистрированных случаев привел к смертельному исходу. Это и были 3,4 %, но эти 3,4 % не были процентным значением всех инфекций, приведших к фатальному исходу. Причина этого очевидна: в марте 2020 тестировали только людей с серьезными симптомами^17.

Знакомый трюк? Тот же принцип, что табачники использовали в 1950-х: выставьте экспертов как людей, плохо разбирающихся в своем деле, и посейте сомнения и затем апатию. Многие доморощенные «скептики» времен самоизоляции, как выяснилось позднее, не были на самом деле заинтересованы в истине. Они были профессиональными спорщиками, людьми, которые привлекают к себе внимание в надежде заработать или повысить свой статус, даже если при этом они выставляют себя не в лучшем свете. Для таких людей отчаяние и отвращение читателей – лучший подарок. Они изо всех сил пытаются сделать так, чтобы вы проигнорировали данные, экспертов и качественную журналистскую работу. Нет для них большей радости, чем услышать «все это чушь». Помните стратегию Стива Бэннона? Накидать в медиа побольше дерьма.

Мне не хотелось бы жить в мире, где люди готовы поверить чему угодно, но куда больше меня пугает перспектива жить в мире, где никто не верит ничему, кроме собственного мнения.

Весной 1965 года комитет в Сенате США обсуждал, следует ли печатать предупреждение о вреде курения на пачках сигарет. Это был вопрос жизни и смерти. По мнению квалифицированного эксперта, научные данные вызывали сомнения – и он обратился к истории о детях и аистах. Он объяснил, что между числом новорожденных и числом аистов в данной местности существует прямая корреляция^18. Но – продолжил эксперт – старая байка о том, что аисты приносят детей, не становится от этого правдой. Корреляция не означает причинно-следственную связь. Аисты не приносят детей. Чем обширнее местность, тем больше в ней места и для детей, и для аистов. Точно так же корреляция курения и рака легких ни в коем случае не означает, что курение вызывает рак легких.

– Вы и правда думаете, что связывать курение с болезнью так же бессмысленно, как связывать аистов с детьми? – спросил председатель. Эксперт ответил, что да^19.

А звали его Дарелл Хафф.

Лоббисты-табачники заплатили ему, чтобы он сделал то, в чем был мастер, и он сплел сеть из остроумных примеров, горсточки знаний по статистике и цинизма, чтобы люди сомневались, что сигареты опасны. Он даже работал над продолжением своей знаменитой книги, хотя оно так и не было напечатано. Называлось оно «Как лгать при помощи статистики о курении»20.

Сомнение – мощное оружие, а статистика – уязвимая мишень. Нужно, чтобы кто-то ее защищал. Да, лгать при помощи статистики легко – но еще легче лгать без статистики[3].

И, что еще более важно, без статистики невозможно говорить правду, невозможно разобраться в происходящем, как Ричард Долл и Остин Брэдфорд Хилл, чтобы изменить ситуацию к лучшему. Да, они были и проницательны, и упорны, но им не нужно было ни гениальности, ни каких-то невероятных математических талантов. Они просто посчитали все важные составляющие проблемы: число курящих и некурящих, случаи рака легких, случаи сердечно-сосудистых заболеваний. Они считали терпеливо и методично и после тщательного анализа полученных данных сделали выводы. За прошедшие с тех пор годы их выводы спасли жизнь десяткам миллионов людей, возможно, и им самим: Хилл бросил свою трубку и стал, как и Долл, некурящим, и оба дожили до 90 с лишним лет.

Если использовать статистику уверенно и с умом, можно заметить тенденции, которые иначе остались бы незамеченными. Мы живем в очень большом, очень сложном и очень, очень интересном мире. На планете живет почти восемь миллиардов людей. Каждый день триллионы долларов переходят из рук в руки. В мозге среднестатистического человека находится 86 миллиардов нейронов)21. Существует около двух миллиардов веб-сайтов. Один человек, подхвативший новый вирус, может заразить тысячи, миллионы, даже миллиарды других. Неважно, что мы хотим узнать о мире, себе и других, – без статистики мы далеко не уйдем, точно так же как не сможем обследовать кости без рентгеновского аппарата, посмотреть на бактерии без микроскопа или изучить небеса без телескопа.

Есть известная история про телескоп Галилея: даже когда римско-католическая церковь обвинила отца астрономии в ереси, старшие кардиналы так и не посмотрели в его телескоп, говоря, что все это просто фокусы. Галилео видел на луне горы? Наверняка это было пятнышко на стекле. Он видел спутники Юпитера? Вздор! Они были в самом телескопе. Они даже одним глазом не глянули.

Прошло четыре столетия, и эта история кажется нам абсурдной (кстати, с годами она менялась^22. Но не следует думать, что мы лучше этих кардиналов. Многие из нас боятся ознакомиться со статистическими данными в страхе, что нас обманут. Нам кажется, что, отвергая статистику, как это делал Хафф, мы проявляем мудрость, – но это не так. Мы признаем превосходство популистов и пропагандистов, которые хотят, чтобы мы пожали плечами, перестали использовать логику и факты и поверили лишь в то, во что нам хочется верить.

Я хочу предложить вам кое-что другое. Я хочу, чтобы вы с уверенностью взяли в руки телескоп статистики и изучили с его помощью мир. Я хочу, чтобы вы поняли логику статистических истин и не попадались на удочку статистической лжи, основанной на извращенной логике, эмоциях и предубеждениях. Так что возьмите телескоп статистики и осмотритесь.

Вы и не представляете, сколько всего сможете увидеть.

Правило первое

Прислушайтесь к голосу сердца

Люк Скайуокер: Нет… это неправда. Это просто невозможно!

Дарт Вейдер: Прислушайся к голосу сердца – ты знаешь, что это правда!

«Империя наносит ответный удар» (1980)1

Абрахам Бредиус был не из тех, кого легко провести. Этот искусствовед и коллекционер был самым крупным специалистом по голландским мастерам и в первую очередь по Яну Вермееру, живописцу семнадцатого века. В 1880-е годы молодой Бредиус прославился тем, что выяснил, что несколько картин, приписываемых Вермееру, на самом деле были созданы другим художником. В 1937 году ему было 82 года, и на закате своих дней он наслаждался последними лучами славы. Он только-только выпустил книгу, в которой идентифицировал две сотни подделок и подражаний под Рембрандта. Книга получила прекрасные отзывы^2.

Именно тогда на виллу Бредиуса в Монако заглянул симпатичный адвокат по имени Джерард Бун. Бун хотел узнать, что Бредиус думает о недавно найденной картине, «Христос в Эммаусе», которую, как полагали, написал сам Вермеер. Старик был потрясен. Вот какое заключение получил Бун «Эммаус» – не просто картина Вермеера. Это лучшая его работа.

Вскоре после этого Бредиус писал в журнальной статье: «Перед нами – не побоюсь это слова – шедевр Яна Вермеера Дельфтского. Картина сильно отличается от остальных его работ, но это Вермеер целиком и полностью».

«Когда мне показали этот шедевр, я не смог сдержать эмоций», – отметил Бредиус и почтительно добавил, что работа ongerept, то есть, по-голландски, девственно чистая и непорочная. Забавно, что он именно так выразился: трудно представить себе более «порочную» картину, чем «Эммаус». Это была дрянная подделка, накаляканная на старом холсте и лакированная бакелитом всего за несколько месяцев до того, как ее показали Бредиусу.

Но не один лишь Бредиус попался на крючок этой грубой мистификации – она одурачила всех специалистов по голландскому искусству. Вскоре «Христа в Эммаусе» продали роттердамскому музею Бойманс за 520 000 гульденов. В пересчете на сегодняшний курс это около 10 миллионов фунтов стерлингов. Бредиус сам пожертвовал деньги на покупку.

«Эммаус» стал главной достопримечательностью Бойманса. К нему стекались восхищенные толпы. Про него писали хвалебные отзывы. Вскоре на свет Божий выплыли еще несколько картин в том же стиле. Поскольку первую подделку признали работой великого мастера, то и остальные подделки без труда сошли за настоящие его работы. Не все приняли их за чистую монету, но, как и в случае с «Эммаусом», тех, кого надо, они одурачили. Эти картины аутентифицировались критиками, их выставляли в музеях, коллекционеры покупали их за баснословные деньги – в общем, в пересчете на сегодняшние деньги, более чем за 100 миллионов фунтов. Даже если брать только финансовую сторону вопроса, это была грандиозная подделка.

Но дело было не только в деньгах. Специалисты по голландскому искусству почитали Вермеера как одного из величайших художников всех времен и народов. Он работал в основном в 1660-х, но знаменитым стал только в конце 1800-х. Сохранилось менее 40 его работ. А теперь за несколько лет появилось с полдюжины картин его кисти. Это было крупное событие для ценителей искусства.

Это событие также должно было вызвать ряд подозрений, но этого не случилось. В чем же дело?

Не пытайтесь найти ответ в самих картинах. Если сравнить первую подделку, «Эммаус», с настоящим Вермеером, трудно понять, как она хоть кого-то обвела вокруг пальца – а уж тем более такого знатока, как Абрахам Бредиус.

Вермеер был настоящим гением. Самая известная его картина – «Девушка с жемчужной сережкой». Это наполненный светом портрет молодой женщины: соблазнительной, невинной, влюбленной и испуганной – и все это в одно и то же время. По мотивам картины был написан роман и снят фильм со Скарлетт Йоханссон в роли безымянной девушки. «Молочница» – простая домашняя сценка, которая возвышается над уровнем быта благодаря тому, как изображены детали, к примеру, медный чайник и свежеиспеченный хлеб, который так и хочется съесть. А есть еще «Женщина, читающая письмо». Она стоит, освещенная лучами из невидимого окна. Может быть, она беременна? Мы смотрим на нее в профиль: она прижимает письмо к груди, глаза опущены. Есть в этом поразительная неподвижность – чувствуешь, что она затаила дыхание, проглядывая письмо в поисках новостей. И зритель не может не затаить дыхание. Настоящий шедевр.

А «Христос в Эммаусе»? По сравнению с вышеописанными работами эта неуклюжа и статична. Нельзя даже сказать, что она похожа на второсортную подделку под Вермеера. Она вообще не похожа на Вермеера. Это не ужасная, но и не блестящая работа. Если сравнить ее с Вермеером, она выглядит уныло и грубо. И, несмотря на это, весь мир попался на удочку этой подделки и ряда других. Если бы не безрассудность и неудачливость их создателя, кто знает – может быть, мы и сегодня думали бы, что они написаны Вермеером.

В мае 1945 года в Европе закончилась война. Два представителя «Союзнической комиссии по искусству» постучались в дверь дома 321 по улице Кейзерграхт в одном из лучших районов Амстердама. Их встретил симпатичный человечек по имени Хан ван Мегерен. В юности он был знаменит как художник, но слава его долго не продержалась. Теперь он был человеком средних лет, с обмякшим подбородком и поседевшими волосами, разбогатевший благодаря торговле искусством.

Но, видимо, он неудачно подбирал клиентов, потому что члены комиссии предъявили ему нешуточное обвинение. Они считали, что ван Мегерен продал недавно обнаруженный шедевр Вермеера, «Женщину, уличенную в измене», немецкому нацисту. И не кому-нибудь, а правой руке Гитлера, Герману Герингу.

Ван Мегерена арестовали по обвинению в измене. Он яростно отрицал это, надеясь при помощи блефа вернуть себе свободу. Раньше напористость и быстрая речь выручали его в любой неприятной ситуации, но в этот раз было иначе. Прошло всего лишь несколько дней с момента его заключения под стражу, и он сломался. Он признался – но не в измене, а в преступлении, которое ошеломило и Нидерланды, и весь мир искусства.

– Идиоты! – ухмылялся ван Мегерен. – Вы думаете, я продал Герингу бесценного Вермеера? Да не было у меня никакого Вермеера. Это я сам нарисовал^3.

Ван Мегерен признался, что написал не только картину, найденную у нацистов, но и «Христа в Эммаусе» и еще ряд псевдовермеерских картин. Мошенничество открылось не потому, что кто-то понял, что это подделки, а потому, что мошенник сам вывел себя на чистую воду. И его можно понять. За продажу нацистам бесценного шедевра Вермеера можно и на виселицу отправиться, а продать Герману Герингу подделку – не просто простительно, но и в каком-то смысле достойно восхищения.

Но все же – почему такая грубая подделка обманула такого эксперта, как Абрахам Бредиус? И почему книга о статистике начинается с истории, в которой нет ни одной цифры?

На оба этих вопроса ответ один: пытаясь разобраться в окружающем нас мире, следует иметь в виду, что чувства могут сыграть со знаниями дурную шутку. Когда Бредиус писал, что «не смог сдержать эмоций», он, увы, был прав. Ни в знаниях, ни в опыте ему не было равных, но ван Мегерен смекнул, как сделать так, что эти знания и опыт обернутся против Бредиуса.

Рассказ о том, как ван Мегерену удалось обмануть Бредиуса, – не просто забавный курьез из истории искусства. Он позволяет понять, почему мы покупаем ненужные вещи, выбираем неподходящих романтических партнеров и голосуем за политиков, недостойных нашего доверия. Кроме того, это объясняет, почему мы так часто верим статистическим выкладкам, которые, если призадуматься хоть на секунду, не выдержат никакой критики.

Ван Мегерен не был гениальным художником, но он интуитивно понял кое-что о природе человека: иногда нам хочется, чтобы нас обманули.

Мы еще вернемся к причине провала Абрахама Бредиуса. Пока что скажем лишь, что его исключительные познания в творчестве Вермеера послужили не достоинством, а недостатком. Увидев «Христа в Эммаусе», Бредиус испытал бурю эмоций – это-то и привело к поражению. Эта ловушка подстерегает всех и каждого.

Цель этой книги – помочь вам разобраться в статистике. Помимо всего прочего, это означает, что мне надо помочь вам разобраться в самих себе. Можно иметь глубочайшие знания по статистике и все же поверить тому, во что верить не следует, и отмахнуться от фактов, к которым лучше прислушаться. Когда вы оцениваете статистические утверждения, нужно, чтобы ваши знания дополнялись способностью контролировать эмоции.

В каких-то случаях об эмоциях беспокоиться не приходится. Допустим, я вам скажу, что расстояние от Земли до Марса – больше 50 миллионов километров. Мало кто пламенно верит в что-либо, связанное с этим расстоянием, так что вы сможете сразу начать задавать разумные вопросы.

К примеру: 50 миллионов километров – это много? (Порядочно. Это более чем в 100 раз дальше расстояния от Земли до Луны. Впрочем, другие планеты находятся на гораздо большем расстоянии). Погодите-ка, а разве Марс не находится на своей собственной орбите? А если так, не значит ли это, что расстояние между Землей и Марсом постоянно меняется? (Да, именно так. Минимальное расстояние между двумя планетами – чуть больше 55 миллионов километров, но иногда Марс отстоит от Земли на более чем 400 миллионов километров.) Поскольку это заявление не вызывает никакой эмоциональной реакции, которая могла бы сбить вас с толку, вы сразу же приступаете к процессу анализа и оценки.

Если же дело касается эмоций, то анализом и оценкой заняться сложнее, что мы и увидели в истории про курильщиков и статистику случаев рака легких. Психолог Зива Кунда пришла к похожему выводу в ходе лабораторного эксперимента. Она дала испытуемым статью, автор которой доказывал, что женщины, которые пьют кофе или иным способом потребляют кофеин, могут иметь повышенный риск образования кисты груди. Эта статья показалась убедительной большинству испытуемых. За исключением женщин, которые пьют кофе^4.

Мы без труда находим причину отвергнуть факты, которые нам не по душе. И наоборот: если информация подтверждает то, во что мы и раньше верили, мы с меньшей вероятностью станем выискивать в ней ошибки.

Чем сильнее эмоциональная реакция, тем сложнее сохранить ясную голову. Представьте, например: врач сказал, что вы больны редкой формой рака, и посоветовал вам не читать ничего по этому поводу. А вы, допустим, проигнорировали совет врача, изучили научную литературу и узнали, что в среднем такие пациенты живут только восемь месяцев.

Именно это случилось со Стивеном Джеем Гульдом. Он был замечательным палеонтологом и автором научных работ, и было ему тогда 40 лет. В своем знаменитом эссе он писал так: «Я сидел минут 15 в полном шоке…» Можете себе представить, как он себя чувствовал. Жить осталось восемь месяцев. Жить осталось восемь месяцев. Жить осталось восемь месяцев. «Но потом, слава тебе Господи, мозг снова включился»5.

Когда мозг включился, Гульд понял, что ситуация, может быть, и не такая уж безнадежная. Восемь месяцев – это не максимальный срок, а срединное значение выборки, то есть половина больных живет дольше. А некоторые, может быть, и сильно дольше. У Гульда были все шансы: он был достаточно молод, рак был еще в ранней стадии, и он будет как следует лечиться.

Когда врач старался оградить своего пациента от научной литературы, он действовал из благих побуждений. Многие готовы на все что угодно, лишь бы не узнать информацию, которая может оказаться неприятной. В другом эксперименте у студентов взяли анализ крови, а потом рассказали про то, как опасен герпес. Им сказали, что кровь будут тестировать на вирус герпеса. Герпес не лечится, но с ним можно жить, и, если соблюдать ряд предосторожностей, можно избежать его передачи сексуальным партнерам. В общем, неплохо было бы знать, есть у тебя герпес или нет. И все же значительный процент испытуемых – каждый пятый человек – не только предпочли не узнавать, болеют ли они герпесом, но готовы были даже неплохо заплатить, чтобы их кровь не подвергали анализу. Они сказали исследователям, что не готовы к такому стрессу^6.

Экономисты, специализирующиеся на поведении, называют это «эффектом страуса». К примеру, когда акции падают, инвесторы с меньшей долей вероятностью отправятся проверять свои онлайн-счета^7. Ну не бред ли это? Если вы используете информацию о ценах акций, чтобы понять, как распоряжаться своими инвестициями, нужно интересоваться ими и в плохие времена. Если этого не делать, какой вообще смысл проверять свой счет? И какой смысл тогда постоянно проверять свой счет, когда акции растут?

Когда мы оцениваем важную для нас информацию, справиться с эмоциями бывает нелегко – не в последнюю очередь потому, что эмоции могут нас увести не в ту сторону. Гульд понял, что из-за первоначального шока он не мог как следует рассуждать, – но потом, когда забрезжил луч надежды, как он мог убедиться, что это не отрицание ситуации? Никак. Позже стало ясно, что это было не отрицание: он прожил еще 20 лет и умер по иной причине.

Я не призываю вас отказаться от эмоций и хладнокровно обрабатывать статистические данные. Для того чтобы вернее оценить ситуацию, часто достаточно просто отметить и учесть наше эмоциональное состояние. Не нужно сверхчеловеческих усилий по контролированию эмоций – нужно просто завести хорошую привычку задавать вопросы: как я себя чувствую, узнав это? Тревожусь, злюсь, боюсь? Может быть, я в отрицании и отчаянно пытаюсь опровергнуть эту информацию?

Я и сам работал над этим навыком. Несколько лет назад я перепостил график, который демонстрировал резкий рост сторонников однополых браков. Эта тема вызывает у меня интерес, и я хотел поделиться новостями. Я задержался, только чтобы проверить, что график вроде бы напечатан в уважаемой газете, – и сделал репост.

Первый ответ: «Тим, а ты посмотрел на оси?» У меня внутри все оборвалось. Посмотри я на этот график какие-нибудь лишние пять секунд, и я заметил бы, что он не верен: шкала времени была искажена, чтобы создать впечатление быстрого роста. Да, график показывал, что число сторонников однополых браков растет, но мне нужно было не репостить его, а сохранить в папочку «неправильная визуализация данных». Эмоции одержали надо мной верх.

Я и теперь делаю подобного рода ошибки – но, надеюсь, не так часто.

Я совершенно точно стал осторожнее, и теперь я чаще замечаю это поведение у других. А так вели себя очень многие в первые дни пандемии, когда полезная, на первый взгляд, информация распространялась быстрее самого вируса. Был один такой текст – им делились в соцсетях и по электронной почте, – автор которого с небывалой уверенностью объяснял, как отличить Covid-19 от простуды, вселял в людей надежду, сообщая, что в теплые дни вирус погибнет, и делился своей ошибочной теорией, что нужно избегать холодной воды, а теплая якобы убьет любой вирус. Этот пост иногда приписывали «дяде моего приятеля», иногда «руководству Стэнфордской больницы», а то и просто какому-то невинному и ни о чем не подозревающему врачу-педиатру. Что-то в нем было верно, но в целом это были домыслы и заблуждения. И все равно разумные в обычное время люди вновь и вновь репостили этот текст. Почему? Потому что они хотели помочь другим людям. Они не могли понять, что к чему, им попались на глаза вроде бы полезные советы – и им казалось, что они обязаны ими поделиться. Желание вполне естественное, намерения благие – но поступок отнюдь не разумный^8.

Прежде чем повторять какой-бы то ни было статистический факт, я прежде всего пытаюсь понять, какие чувства он у меня вызывает. Не то чтобы этот способ работает бесперебойно, но он безвреден, а зачастую очень полезен.

Эмоции – это невероятная сила. Мы не можем от них избавиться, даже если бы попытались. Но мы можем – и должны – замечать, когда они затуманивают наш рассудок.

В 2011 Гай Майраз, в те годы – специалист по поведенческой экономике в Оксфордском университете, – провел исследование того, как люди выдают желаемое за действительное^9.

Майраз показал испытуемым графики, на которых цена товара то росла, то падала. На самом деле это был фрагмент из старых биржевых новостей, но Майраз говорил, что на графиках изображены недавние изменения цены зерна. Он попросил каждого участника предсказать, что будет дальше с ценами, и пообещал награду, если их пророчества сбудутся.

Но, кроме того, Майраз разделил испытуемых на две группы. Половине сказали, что они будут «фермерами», для которых рост цен на зерно означает дополнительный доход. Остальные были «пекарями», которых ждал бонус в случае, если зерно будет дешевым. Выходит, что испытуемые могли заработать дважды: сначала за правильный прогноз, а затем, если повезет, за то, что цена изменилась в соответствующую сторону. Но Мавраз обнаружил, что перспектива заработать, если им повезет, повлияла на прогноз. Фермеры надеялись, что цены на зерно вырастут, а также предсказывали, что это произойдет. Надежды и предсказания пекарей были прямо противоположны. Это классический случай принятия желаемого за действительного, когда надежда влияет на рассудок.

Экономисты Линда Бэбкок и Джордж Левенштейн провели другой эксперимент: испытуемым дали показания с реального судебного процесса об аварии с мотоциклом. Им в случайном порядке приписали роли: кто-то стал адвокатом истца (утверждавшим, что потерпевший мотоциклист должен получить за свои убытки 100 000 долларов), а кто-то – адвокатом защиты (утверждавшим, что дело надо закрыть или же значительно снизить выплаты).

Испытуемым пообещали денежное вознаграждение, если они убедительно представят дело со своей стороны и смогут добиться выгодной сделки с другой. Кроме того, им пообещали дополнительный бонус, если они верно угадают, каково было решение судьи на самом деле. Прогнозы не должны были влиять на их «роли», но и в этом случае их рассуждения напрямую зависели от их надежд^10[4].

Психологи называют это «мотивированной аргументацией». Мотивированная аргументация означает, что наши взгляды на тот или иной предмет преломляются – замечаем мы это или нет – через призму нашей цели. Когда мы смотрим футбольный матч и команда противника нарушает правила, мы это замечаем, но огрехи нашей команды остаются вне поля нашего зрения. Мы с большей вероятностью заметим что-то, если мы хотим это заметить^11.

Возможно, самый удивительный пример этого феномена – люди, которые отрицают, что ВИЧ, вирус иммунодефицита человека, вызывает СПИД. Некоторые говорят, что и ВИЧ-то выдумка, но в любом случае такой подход означает отказ от стандартных методов лечения, которые сегодня очень эффективны. К сожалению, ряд известных сторонников этой теории подписали и себе, и своим детям смертный приговор. Но, должно быть, эти убеждения помогали им сохранить спокойствие, особенно во времена, когда лечение было менее эффективным и вызывало более серьезные побочные действия, чем сегодня. Казалось бы, эта прискорбная теория должна была уже исчезнуть с лица земли, да не тут-то было. Согласно одному опросу среди определенной группы мужчин в США, почти половина опрашиваемых считали, что ВИЧ не вызывает СПИД, и более половины – что общепринятые методы лечения приносят больше вреда, чем пользы. Ряд опросов людей, живущих со СПИДом, показал, что «отрицатели» составляют от 15 % до 20 % опрашиваемых. Такие опросы нужно проводить тщательно, с рандомизированной подборкой людей, чего в этих случаях не было, так что результаты могут быть ошибочны. Но, как бы то ни было, эта теория показывает, что большое число людей отрицают общепризнанные научные взгляды, и это ставит их жизнь под угрозу^12.

В марте 2020 года я тоже наблюдал, как люди выдают желаемое за действительное. Исследователи из Оксфорда опубликовали модель пандемии, напоминающую айсберг, лишь самая верхушка которого видна на поверхности. Согласно этой модели, есть вероятность, что коронавирус распространен гораздо шире, чем считалось, но и менее опасен. Оптимист мог вывести из этого, что худшее скоро останется позади. Среди эпидемиологов эту теорию разделяли немногие, так как подтверждений тому, что большинство людей испытывают практически незаметные симптомы, исследователи данных не находили. Вообще же одним из главных выводов работы оксфордской группы было то, что, если мы хотим докопаться до истины, нам позарез нужны более надежные данные. Но этот посыл не получил широкого распространения. Вместо этого распространились «хорошие новости», потому что именно таких новостей все мы ждали.

Принятие желаемого за действительное – не единственный, но очень популярный вид мотивированной аргументации. Наша вера основана отчасти на том, во что мы хотим верить. Человек с ВИЧ будет чувствовать себя спокойнее, веря, что вирус не вызывает СПИД и не передается при грудном вскармливании. «Фермеру» хочется правильно спрогнозировать цены на зерно, но он также хочет заработать, так что алчность искажает его прогнозы. Политическая активистка хочет, чтобы политики, которых она поддерживает, были мудрыми, остроумными и неподкупными. Факты, говорящие об обратном, она постарается проигнорировать или отвергнет.

А искусствовед, обожающий Вермеера, приходит к выводу, что перед ним не подделка, а шедевр.

Абрахам Бредиус промахнулся, потому что принял желаемое за действительное. У него было слабое место: любовь к религиозным картинам Вермеера. Таких было только две, одну из них, «Аллегорию веры», он сам и обнаружил, и она была в его коллекции. Другая картина, «Христос в доме Марфы и Марии», была единственной работой Вермеера на библейскую тему. Бредиус изучил ее в 1901 году и пришел к выводу, что это ни в коем случае не Вермеер. Другие критики с ним не согласились, и со временем все стали считать, что Бредиус ошибся, – в том числе и сам Бредиус.

Обжегшись на этой истории, Бредиус твердо решил не повторять больше своей ошибки. Он знал и любил Вермеера как никто другой и стремился реабилитировать себя, признав следующую находку шедевром Вермеера.

Кроме того, его заворожила пропасть между «Марфой и Марией», ранней картиной на библейскую тему, и более самобытными картинами, которые Вермеер написал спустя несколько лет. Что скрывалось в этой пропасти? Как хорошо было бы, если спустя все эти годы нашлась еще одна его библейская работа!

У Бредиуса была еще одна любимая теория: он считал, что в молодые годы Вермеер путешествовал по Италии и был поражен религиозными работами великого итальянского художника Караваджо. Это был чистый воды домысел: о жизни Вермеера нам мало что известно. Неясно даже, видел ли он хоть одну работу Караваджо.

Ван Мегерен прекрасно знал о гипотезах Бредиуса и создал для него ловушку: «Эммаус». «Эммаус» – большой, прекрасный холст на библейскую тему, композиция которого явно вдохновлена Караваджо, что Бредиус всегда и утверждал. Ван Мегерен добавил несколько псевдовермееровских деталей, используя живописные приемы семнадцатого века. На хлебе, который преломляет Христос, блики света написаны жирными точками белой краски, или pointillés, – точь-в-точь как на знаменитой жемчужной сережке. С годами краска затвердела и потрескалась.

У Бредиуса не было никаких сомнений, и откуда бы они взялись? Джерард Бун, подсадная утка ван Мегерена, продемонстрировал Бредиусу не просто картину: он продемонстрировал ему доказательство, что все эти годы старый искусствовед был прав. На закате своих дней он наконец нашел связующее звено. Бредиус хотел верить, и ему как эксперту не составило труда придумать аргументы в защиту этой теории.

Возьмем, скажем, эти характерные pointillé’s на хлебе: человеку непосвященному эти белые точечки покажутся неаккуратными, но Бредиусу они напомнили вермееровские блики на аппетитной буханке хлеба «Молочницы». Случайный зритель не заметил бы, что композиция напоминает Караваджо, но Бредиусу это сразу бросилась в глаза. Должно быть, он нашел и другие доказательства того, что «Эммаус» – не подделка. Например, заметил в интерьере настоящую вазу семнадцатого века. По краскам было видно, что они из семнадцатого века или около того. Ван Мегерен мастерски скопировал вермееровскую палитру. Наконец, сам холст: такой знаток, как Бредиус, идентифицировал бы подделку девятнадцатого или двадцатого века, просто посмотрев на обратную сторону картины и заметив, что холст слишком уж новый. Ван Мегерен и это учел. Свою картину он написал на холсте семнадцатого века, с которого он аккуратно соскреб верхний красочный слой, оставив подмалевок с характерными трещинками.

Был, наконец, самый простой анализ: мягкая ли краска? Если вы собираетесь создать подделку под старого мастера, имейте в виду, что полностью масляная краска высыхает через полвека. Если обмакнуть ватную палочку в чистый спирт и слегка потереть поверхность картины, на ватке может остаться краска. Если это произойдет, то картина – современная подделка. Только через несколько десятилетий краска затвердеет настолько, чтобы пройти это испытание.

В прошлом Бредиус использовал этот метод для обнаружения подделок, но краска на «Эммаусе» категорически отказывалась окрашивать вату. Это дало Бредиусу отличный повод полагать, что «Эммаус» – картина старинная и, следовательно, подлинная. Потратив несколько месяцев на химические эксперименты, ван Мегерен обнаружил гениальный прием, который и позволил ему провести Бредиуса. Фальсификатор разработал способ смешивать масляные краски семнадцатого века при помощи новейшего вещества, фенола формальдегида. Это смола, которая, если два часа подвергать ее температуре 105 °C, превращается в бакелит, одну из первых пластмасс. Так что неудивительно, что краска не поддавалась: она была пропитана пластиком.

У Бредиуса было с полдюжины неочевидных причин полагать, что «Эммаус» был написан Вермеером, и они перевесили очевидное доказательство противного: эта картина на вермееровскую вообще не похожа.

Вспомним, как странно высказался Абрахам Бредиус: «Перед нами – не побоюсь это слова – шедевр Иоганна Вермеера Дельфтского. Картина сильно отличается от остальных его работ, но это Вермеер целиком и полностью».

«Картина сильно отличается от всех его работ» – разве это не настораживает? Но старый искусствовед упорно цеплялся за веру, что перед ним – картина Вермеера, которую он искал всю жизнь, картина, которая обозначит связь между Вермеером и Караваджо. Ван Мегерен соорудил ловушку, попасть в которую мог только настоящий эксперт. А остальное уже было делом привычки выдавать желаемое за действительное.

История Абрахама Бредиуса показывает, что эксперты тоже попадаются на удочку мотивированной аргументации. В каких-то случаях их знания могут им только помешать. Как писал французский сатирик Мольер: «Ученый дурак глупее дурака неученого». А Бенджамин Франклин высказался так: «Хорошо быть человеком благоразумным: раз – и ты нашел или придумал умную причину своей блажи».

Современные социологи того же мнения: да, экспертам легче обнаружить обман, чем остальным людям, но, попади они в ловушку мотивированной аргументации, им будет легче и придумать множество причин верить тому, во что им хочется.

Недавний анализ показал, что привычка оценивать факты и аргументы, руководствуясь своими взглядами, не просто широко распространена – она также популярна и среди людей умных. Смекалка и образование вас не спасут^14, а иногда могут только помешать.

Хороший пример тому – исследование, которое два политолога, Чарльз Тэйбер и Мильтон Лодж, опубликовали в 2006 году. Тэйбер и Лодж шли по стопам Кари Эдвардс и Эдварда Смита, чьи труды по политике и сомнению мы обсуждали во вступлении. Как Эдвард и Смит, они хотели изучить, как американцы аргументируют свою позицию в спорных политических вопросах. Они остановились на контроле огнестрельного оружия и положительной дискриминации[5].

Тэйбер и Лодж попросили участников эксперимента прочитать ряд аргументов «за» и «против» этих вопросов, а затем оценить сильные и слабые стороны этих аргументов. Казалось бы, прочитав доводы и той и другой стороны, люди будут не так яро отстаивать свою точку зрения. Но вышло наоборот: новая информация развела противников еще дальше. Это случилось потому, что в текстах они искали информацию, которая подтвердила бы их сложившиеся убеждения. Когда им предлагали поискать еще информации по теме, испытуемые стали искать факты, подтверждающие их взгляды. Когда их просили оценить аргумент противоположной стороны, они прилежно думали, как бы его разгромить.

Это не единственное исследование, приведшее к подобным выводам, но что любопытно в эксперименте Тэйбера и Лоджа, так это то, что знания по теме только ухудшали ситуацию[6]. Более искушенные испытуемые нашли больше фактов в защиту своей позиции. Куда удивительнее другое: они нашли меньше доказательств против их точки зрения, как будто они специально использовали свои знания, чтобы оградить себя от неприятной информации. Им легче было найти и доводы в защиту своей точки зрения, и ошибки в аргументации противника. Им было намного легче добиться того вывода, которого они хотели добиться^15.

Среди доступных нам эмоций есть эмоции, играющие важную роль в политике, и эти эмоции мотивированы принадлежностью к той или иной группировке. Те, кто считает себя истинным приверженцем своей партии, хотят поступить так, как правильно. Когда мы сталкиваемся с утверждением, наша реакция формируется мгновенно – в зависимости от того, что, как нам кажется, «считают люди моего круга».

Взглянем на такое утверждение о климатическом изменении: «Деятельность человека приводит к тому, что климат на земле становится более теплым, что является значительной угрозой нашему образу жизни». Многие из нас эмоционально реагируют на такого рода заявления. Это вам не расстояние до Марса. Верить этому или же отрицать изменения климата – это часть нашей личности. Наша вера или неверие показывает, кто мы, кто наши друзья и как выглядит мир, где мы хотим жить. Если это утверждение использовать как газетный заголовок или заголовок графика, который распространят в соцсетях, он вызовет внимание и отклики – не потому, что это правда или ложь, а потому, что так уж люди об этом думают.

Сомневаетесь? А вот посмотрите на результаты опроса, проведенного Gallup в 2015 году. Исследователи обнаружили огромный разрыв между тем, насколько демократы и республиканцы переживают об изменении климата. Как это объяснить с рациональной точки зрения? Научные данные есть научные данные. Наши взгляды на вопросы климата не должны быть «правыми» и «левыми» – но все же это происходит^16.

Чем образованнее люди, тем шире разрыв. Среди тех, кто не получил высшего образования, 45 % демократов и 22 % республиканцев «очень переживали» в связи с климатическими изменениями. А среди тех, кто учился в университете, результаты были такие: 50 % демократов и 8 % республиканцев. Тот же принцип мы наблюдаем и в научной осведомленности: республиканцы и демократы, которые хорошо разбираются в науке, стоят друг от друга дальше, чем те, кто мало что о ней знает^17.

Если бы не эмоции, то рост числа образованных людей и доступной информации наверняка помог бы людям понять, где лежит истина, – или, по крайней мере, какая теория на сегодняшний день самая разумная. Но похоже, что, чем больше у людей информации, тем больше их несогласие по вопросам климата. Один этот факт говорит нам, как важны эмоции. Люди из кожи вон лезут, чтобы прийти к выводу, который соответствует их ценностям и убеждениям. И, как и в случае с Абрахамом Бредиусом, чем больше они знают, тем легче им достичь желанного вывода.

Одна из причин этого феномена известна в психологии как «эффект ассимиляции». Предположим, вам попалась на глаза журнальная статья о влиянии наличия законов о смертной казни нам известны. Вам эта тема интересна, вы начинаете читать и видите вот такое краткое описание исследования:

Исследователи Палмер и Крэндэлл сопоставили количество убийств в 10 парах смежных штатов с разными законами о смертной казни. В 8 случаях из 10 число убийств было выше в штате, где смертная казнь не отменена. Настоящее исследование опровергает теорию, что смертная казнь работает как сдерживающий фактор.

Что думаете? Правдоподобно или не очень?

Если вы против смертной казни, то, скорее всего, считаете, что это правдоподобно. Но если же вы сторонник смертной казни, вас могут посетить сомнения – сомнения, которые, как мы видели, сыграли решающую роль в табачном вопросе. Насколько профессионально было проведено исследование? Учитываются ли альтернативные объяснения полученных данных? Как обрабатывались данные? Короче говоря, кто эти Палмер и Крэндалл – эксперты или парочка сомнительных писак?

Ваши сомнения не заденут чувств Палмера и Крэндалла. Этих людей не существует. Их придумала команда психологов: Чарльз Лорд, ли Росс и Марк Леппер. В 1979 году Лорд, Росс и Леппер провели эксперимент, целью которого было выяснить, что происходит, когда человек думает о вопросе, представляющем для него большой интерес. Исследователи собрали группу людей, которые были ярыми сторонниками или же ярыми противниками смертной казни. Испытуемым показали результаты двух вымышленных исследований. Первое демонстрировало, что смертная казнь предотвращает тяжелые преступления, а второе, авторства мифических Палмера и Крэндалла, доказывало обратное^18.

Как можно было ожидать, испытуемые склонны были отвергать исследование, если оно противоречило их драгоценным взглядам. Но Лорд и его коллеги обнаружили нечто куда более удивительное: чем больше информации предоставляли испытуемым (графики, методы исследования, комментарии других вымышленных академиков) – тем легче им было решить, что эти неприятные данные – неправда. Если сомнение – это оружие, то детали станут боеприпасами.

Когда мы сталкиваемся с фактами, которые нам не по душе, мы задаем себе вопрос: «Следует ли мне этому верить?» Зачастую чем больше деталей, тем больше возможностей найти прорехи в аргументации. А если мы видим факты, которые нам приятны, вопрос меняется: «Могу ли я этому верить?» Больше деталей – больше точек опоры для наших убеждений^19.

Результат этого исследования как будто противоречит здравому смыслу: если предоставить людям детальное, беспристрастное описание позиций обеих сторон, это не помогает им сойтись на полпути, а, наоборот, отталкивает друг от друга еще дальше. Если у нас сложились твердые убеждения, то мы распахнем свои объятия подтверждающим их данным, но данные и аргументация противоположной стороны не вызовут у нас ничего, кроме раздражения. Этот «эффект ассимиляции» новых данных означает, что, чем больше мы знаем, тем больше наша предвзятость.

Это может показаться вам абсурдом. Разве не стремится каждый из нас познать истину? Когда дело доходит до нас самих, безусловно, это необходимо – и печальная история отрицателей ВИЧ/СПИД показывает, что некоторые готовы приложить невероятные усилия, чтобы проигнорировать то, что им неприятно, даже если знание об этой «неприятности» могло бы спасти им жизни. Такова невероятная мощь привычки видеть желаемое вместо действительного.

Но обычно ваша жизнь не зависит от того, правы вы или нет. Зачастую неправильные заключения не причиняют нам никакого вреда, а иногда даже помогают.

Чтобы понять почему, поразмыслите над вопросом, который, по мнению большинства, не имеет «правильного» ответа: чем, с точки зрения морали, поедание коров отличается от поедания свиней и собак. Что из этого вам кажется правильным, а что нет, зависит, как правило, от вашей культуры. Мало кто станет рассуждать о логике этого явления. Лучше просто делать как все.

Куда менее очевидно, что тот же принцип работает и для вопросов, на которые есть правильный ответ. В случае с климатическими изменениями существует объективная правда, даже если мы не можем ее как следует разглядеть. Но так как вы всего лишь один человек из почти восьми миллиардов жителей нашей планеты, на природу ваши личные взгляды никак не влияют. Есть ряд исключений, например, если вы президент Китая. Но в большинстве случаев климатические изменения произойдут вне зависимости от того, что вы скажете или сделаете. С эгоистической точки зрения практическая цена заблуждения равна нулю.

Но социальные последствия ваших убеждений случатся несомненно.

Представьте, что вы фермер, выращиваете ячмень в штате Монтана. Все чаще и чаще ваш урожай погибает из-за жары и засухи. Климатические изменения влияют на вашу жизнь. Но, несмотря на это, сельские жители Монтаны консервативны, и слова «климатические изменения» несут политическую окраску. Да и вообще, что вы лично можете тут сделать?

Вот как приходится изощряться фермеру по имени Эрик Сомерфельд:

Когда Сомерфельд смотрит на свои засыхающие поля, он уверенно утверждает, что причина этому – «изменение климата». Но приди он в бар пообщаться с приятелями, он начинает говорить иначе. Он не использует запретные слова и говорит вместо них «непредсказуемая погода» и «лето все жарче и суше». Сегодня так себя ведут многие фермеры^20.

Если бы Сомерфельд жил в Портленде, штат Орегон, или в английском Брайтоне, он не стал бы так осторожничать за кружкой пива. Наверняка среди его друзей были бы те, которые очень серьезно относятся к климатическим изменениям. Но они, в свою очередь, не приняли бы в свой круг человека, который на каждом углу кричит о том, что климатические изменения – это китайская выдумка (как это делал Трамп).

Так что, может быть, и не стоит удивляться, что по вопросу климатических изменений между образованными американцами лежит такая пропасть. Сотни тысяч лет эволюции научили людей, что быть как все – крайне важно. Это объясняет вывод Тэйбера и Лоджа о том, что люди, знающие больше, больше рискуют попасться на удочку мотивированной ассимиляции, когда обсуждают политически острые вопросы. Чем лучше мы аргументируем позицию, которой придерживаются наши друзья, тем больше они нас будут уважать.

Движение отрицателей ВИЧ показывает, что люди даже в вопросах жизни и смерти могут цепляться за ошибочные суждения. Но куда легче уйти не в ту сторону, когда прямые последствия вашей ошибки незначительны или вовсе отсутствуют. В то же время социальные последствия «ошибки» – дело нешуточное. Этот принцип работает в случае многих спорных вопросов, ответы на которые зависят от того, приверженцем какой группы людей вы являетесь.

Трудно устоять перед искушением заключить, что мотивированная аргументация – беда, которая случается исключительно с другими людьми. Я в вопросах политики человек принципиальный, а вы – пристрастный, а он так вообще маргинал-конспиролог. Но куда разумнее признать, что все мы иногда думаем не головой, а сердцем.

Крис Де Мейер, нейролог в Королевском колледже Лондона, показывает студентам следующий текст, описывающий от лица защитника окружающей среды их столкновение с теми, кто отрицает климатические изменения

Подытожив деятельность «климатических отрицателей», можно сказать, что:

Они действуют агрессивно, тогда как мы только обороняемся.

Их действия упорядочены, как будто у них есть какой-то план.

Я считаю, что «отрицателей» можно охарактеризовать как фанатиков-конъюктурщиков. Они действуют незамедлительно и безо всяких принципов в том, что касается информации, подрывающей репутацию ученого сообщества. В то же время нет сомнений, что свою точку зрения, как бы хороша она ни была, мы не смогли донести до медиа и до обычных людей^21.

Студенты, все как один поборники веры в климатические изменения, понимающе кивают. Они возмущены циничными и антинаучными маневрами «отрицателей». Тогда Де Мейер говорит, откуда взят этот текст. Это отнюдь не современный имейл, а почти дословная цитата из недоброй памяти меморандума директора по маркетингу табачной компании в 1968 году. Автор меморандума жалуется не на «отрицателей климата», а на «антитабачные силы», но в остальном изменений не понадобилось.

Неважно, поддерживаете ли вы верную теорию о том, что климат действительно меняется, или неверную теорию, что между курением и раком нет никакой связи, – вы можете использовать одни и те же выражения и аргументы и одинаково яростно отстаивать свою точку зрения.

Приведу пример, который вызывает у меня сильные эмоции. Мои друзья, которые поддерживают левые взгляды и заботятся об окружающей среде, справедливо возмущаются нападками на климатологов в духе «ad hominem» [к человеку]. Вам наверняка это знакомо: якобы все данные ученые взяли из головы, потому что у них определенные политические взгляды или потому что они хотят урвать хороший правительственный грант. Проще говоря, поливать грязью не данные, а человека. Но те же самые друзья радостно используют те же приемчики, когда нужно атаковать моих собратьев-экономистов: вы, мол, взяли все данные из головы, потому что у вас определенные политические взгляды или потому что вы хотите урвать хороший правительственный грант. Я обратил на это взгляд одной неглупой знакомой. Безрезультатно. Она не могла понять, о чем я. Можно было бы назвать это «двойными стандартами», но это было бы нечестно, так как двойные стандарты предполагают преднамеренность. Нет, это происходит не нарочно. Это подсознательное когнитивное искажение, которое легко заметить в аргументации других и очень трудно – в своей собственной[7].

Наша эмоциональная реакция на статистическое или научное утверждение – тема отнюдь не второстепенная. Наши эмоции могут влиять на наши убеждения больше любой логики, да так часто и происходит. Мы можем убедить самих себя в удивительных вещах и подвергать сомнению неопровержимые факты, если дело касается наших политических взглядов, привычки пить кофе, нежелания взглянуть в лицо диагнозу ВИЧ-инфекции или любой теории, которая находит в нас эмоциональный отклик.

Но не стоит отчаиваться! Эмоции можно научиться контролировать – это часть процесса взросления. Первым делом надо эти эмоции заметить. Когда вам показывают статистику, обращайте внимание на свою реакцию. Если вы чувствуете гнев, торжество, желание отрицать – остановитесь на минутку, а затем поразмыслите. Не надо быть роботом безо всяких эмоций, но, помимо чувств, не забывайте также и мыслить.

Большинство людей не намереваются находиться в заблуждении, даже если это выгодно с точки зрения социальной ситуации. У нас есть мотивировка достигать определенных заключений, но факты – тоже не пустой звук. Миллионы людей мечтают быть кинозвездами и миллионерами или иметь иммунитет к похмельям, но очень немногие думают, что так и есть. У склонности выдавать желаемое за действительное есть свои границы.

Чем больше мы привыкнем считать до трех и отмечать свою непосредственную реакцию, тем больше вероятность того, что мы достигнем истины.

К примеру, одно научное исследование показало, что большинство людей без труда могут отличить настоящую журналистику от фальшивок, а также полагают, что распространять следует правдивую, а не ложную информацию. Но те же самые люди, не моргнув глазом, перепостят статьи типа «Задержано свыше 500 мигрантов с поясами шахида» – просто потому, что, когда они нажали кнопочку репоста, они не остановились на секунду и не подумали. Они не спросили себя: «Правда ли это?» или «Насколько важна эта правда?» Вместо этого, гуляя по интернету в хорошо нам всем известном состоянии, когда ты ни на чем не можешь сосредоточиться, они поддались своим эмоциям и политическим взглядам. К счастью, чтобы отфильтровать ложную информацию, достаточно лишь остановиться на секунду и подумать. Это несложно. Всякий справится. Нам просто нужно завести себе такую привычку»22.

Другие исследователи выяснили, что люди, которые с большим успехом отличают настоящие новости от фальшивых, также получили высокий балл в так называемом «тесте когнитивной рефлексии»23. Эти тесты были разработаны специалистом по поведенческой экономике Шейном Фредериком и получили известность благодаря книге Даниэля Канемана «Думай медленно… решай быстро»[8]*. Испытуемому задают вопросы вроде такого:

Бейсбольная бита с мячом стоит $1.10. Бита на доллар дороже мяча. Сколько стоит мяч?

И такого:

Площадь, покрываемая листьями кувшинок в озере, удваивается каждый день. Если все озеро они покроют за 48 дней, сколько времени уйдет на то, чтобы покрыть половину озера?[9]

Многие сначала дают неправильный ответ, однако, чтобы найти правильное решение, не нужны познания в математеки или высокий IQ. Нужно всего только остановиться на секунду и проверить ответ, который сразу приходит вам в голову. Как отмечает Шейн Фредерик, обычно, для того чтобы решить задачку, нужно просто заметить свою первоначальную ошибку^24.

Эти задачи устроены так, чтобы мы пришли к выводу сразу, не думая. Но точно так же работают и провокационные мемы, и речи любителей эффектных выступлений. Именно поэтому важно сохранять спокойствие. И именно поэтому те, кто хочет нас убедить, так часто хотят лишить нас спокойствия и возбудить вожделение, желание, сочувствие, гнев.

Постарайтесь припомнить, когда твит Дональда Трампа или, скажем, «Гринпис» был нацелен на то, чтобы вы остановились и призадумались? Сегодняшние ораторы хотят не этого. Они хотят, чтобы вы сразу с головой ушли в эмоции.

А вы не торопитесь.

Хана ван Мегерена арестовали почти сразу же после завершения немецкой оккупации. Его следовало судить и наказать за сотрудничество с нацистами.

Дела коварного мошенника в дни нацистской оккупации были лучше некуда. Он обзавелся несколькими особняками. В то время, когда жители Амстердама голодали, он постоянно затевал оргии, на которых проститутки набирали себе столько бриллиантов, сколько вздумается. Может быть, сам он и не был нацистом, но неплохо постарался, чтобы на нациста смахивать. Он дружил с нацистами и готов был прославлять нацизм до посинения.

Ван Мегерен проиллюстрировал и напечатал мерзопакостную книгу под названием «Teekeningen 1», полную сатирических антисемитских стихов и иллюстраций. И цвета, и символика были нацистские. Он не жалел никаких средств на издание этой книги, да и неудивительно, учитывая, кого он прочил себе в читатели. Копия книги была с посыльным доставлена Адольфу Гитлеру. Углем для рисования там было начертано: «Возлюбленному фюреру благодарное подношение – Хан ван Мегерен».

Эту книгу нашли в библиотеке Гитлера.

Чтобы понять, что случилось дальше, нужно понять не логику людей, а их эмоции. После пяти лет немецкой оккупации голландцев охватил стыд. История Анны Франк – лишь самая знаменитая. Огромное число евреев были депортированы из Голландии и убиты. Гораздо меньше известно, что из Голландии депортировали, в процентном соотношении, гораздо больше евреев, чем из Франции или Бельгии^25. Конечно же, ван Мегерен – коллаборационист. Но в послевоенное время в Голландии суды над ему подобными шли без остановки, и голландцы устали. Они отчаянно хотели вдохновляющую историю, подобно тому как Абрахам Бредиус отчаянно хотел найти Вермеера а-ля Караваджо. И снова ван Мегерен состряпал именно то, что надо: на этот раз веселую историю о хитром и смелом голландце, который дал отпор нацистам.

Люди, ведущие дело ван Мегерена, быстро стали его невольными сообщниками. Они устроили совершенно абсурдную постановку, в ходе которой он написал картину в стиле «Эммауса», таким образом «доказав», что он не предатель, а всего лишь фальсификатор. Как гласил один восторженный заголовок, «Рисует не на жизнь, а на смерть». Газеты и в Голландии, и за ее пределами не могли оторваться от истории великого трюкача.

Заседание суда походило на цирк для журналистов, верховодил которым сам харизматичный обвиняемый. Он гнул свою линию: подделки он писал только для того, чтобы доказать свое художественное мастерство и разоблачить легковерных искусствоведов. Когда судья напомнил ему, что фальшивые картины были проданы за огромные деньги, он ответил так: «Продай я их задешево, все бы догадались, что они ненастоящие». Все засмеялись. Ван Мегерен всех их околдовал. Его следовало бы считать предателем, а он переоделся в костюм патриота, чуть ли не героя. Он манипулировал эмоциями голландцев, точно так же как еще до войны манипулировал эмоциями Абрахама Бредиуса.

Эту историю про человека, который надул Геринга, проглотили не только голландцы. Обнаружилось множество людей, которые с энтузиазмом стали раздувать любопытную историю. Первые биографы ван Мегерена преподносили его как непонятого трикстера, обиженного несправедливой оценкой своих собственных работ, но готового развести оккупантов. Часто рассказывают, что Герингу в ожидании суда в Нюрнберге рассказали, как его провели, и он, «казалось, впервые понял, что в мире есть зло». Услышав этот анекдот, невозможно его не пересказать; но, как и pointillés на хлебе в «Эммаусе», эта деталь колоритна, но вымышлена.

Если бы копию «Teekeningen 1», собственноручно подписанную и подаренную Гитлеру, обнаружили до суда ван Мегерена, история про храброго маленького обманщика ушла бы в небытие. Тогда ван Мегерена вывели бы на чистую воду. Или… Или нет?

Удручающая деталь истории с «Teekeningen 1»: книгу, подаренную Гитлеру, нашли практически сразу же. «De Waarheid», газета голландского движения Сопротивления, сообщила об этом 11 июля 1945 года. Но это было неважно. Люди не хотели этого знать. Ван Мегерен отмахнулся от истины: он якобы подписал сотни копий книги, а посвящение Гитлеру, должно быть, написал кто-то другой. Сегодня он назвал бы это сообщение фейковой новостью.

Объяснение совершенно смехотворное, но ван Мегерен загипнотизировал обвинение точно так же, как и Бредиуса, отвлекая их внимание любопытными деталями и угощая их именно той историей, которой им не хватало.

В своем заключительном слове в зале суда он повторил, что сделал это не ради денег, которые принесли ему только горе. Смелое заявление: не забудьте, что, когда жители оккупированного Амстердама голодали, ван Мегерен украшал свои особняки проститутками, драгоценностями и проститутками в драгоценностях. Да какая разница: газетчики и публика проглотили эту историю как миленькие.

После того как ван Мегерена признали виновным в фальсификации, он покидал зал суда под восторженные возгласы. Ему удалось провести еще более дерзкую махинацию: фашист и выскочка превратился в славного голландского героя, и ему все поверили. Абрахам Бредиус ужасно хотел Вермеера. Голландцы ужасно хотели символ сопротивления нацизму. А когда люди что-то хотели, Хан ван Мегерен знал, как это устроить.

Ван Мегерен не отбыл и дня тюремного заключения. Он умер 30 декабря 1947 года от сердечного приступа. За несколько недель до этого был проведен опрос, который показал, что, после премьер-министра, он был самым популярным человеком во всей стране.

Если, выдавая желаемое за действительное, можно превратить плохонькую подделку в Вермеера, а подлого нациста в народного героя, то можно и сомнительную статистику превратить в веские доказательства и, наоборот, веские доказательства сделать фейковыми новостями. Но этого можно избежать. Надежда есть. Нам предстоит полное открытий путешествие, в ходе которого мы узнаем, как числа помогают нам узнавать новое о мире. И первый шаг этого пути – остановка. Когда с вами делятся новой информацией, остановитесь, подумайте, посмотрите, какие эмоции она у вас вызывает, и спросите себя, не кривите ли вы душой в попытках что-то доказать.

Когда нам попадаются на глаза статистические данные о мире и мы хотим или перепостить их, или настрочить гневное опровержение, задайте себе вопрос: «Как я себя при этом чувствую?»[10]

И делать это надо не только в своих интересах, но и в интересах общества. Мы увидели, как давление общества может повлиять на наши мысли и убеждения. Если остановиться, взять под контроль эмоции и желание показать себя ярым сторонником чего бы то ни было и постараться спокойно взвесить все факты, вы не просто будете более трезво мыслить. Вы также покажете другим, каково это – трезво мыслить. Вы можете отстаивать свою точку зрения не как приверженец политической партии, а как человек, который умеет размышлять и здраво рассуждать.

Я хочу быть примером такого человека. Вы, надеюсь, тоже.

Ван Мегерен прекрасно знал, что наши чувства формируют наши мысли. Да, быть экспертом и разбираться в технической стороне статистики важно, но это мы обсудим в следующих главах. Если мы не владеем своими эмоциями – неважно, к сомнению они нас призывают или к вере, – мы рискуем остаться с носом.

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 Юнус^1

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 человек^3. Но средняя загрузка? Меньше 130^4. 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 восторге^5.)

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 краснухой^7.)

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 школу^8. 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 ошибок^9. 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 данных^10:

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 операций^11.

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 займы^14.

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 данных^15. 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.

Правило третье

Не спешите с подсчетами

Когда поймете, что значит ваш вопрос, то и ответ поймете.

Мудрый мыслитель (суперкомпьютер в романе Дугласа Адамса «Автостопом по галактике»)

Это был вопрос жизни и смерти. Смертность новорожденных в Соединенном королевстве сильно отличалась от региона к региону. Может, врачи и медсестры могут как-то спасти этих детей? В больницы с низкой смертностью отправили медиков. Их задачей было узнать, какие методы достойны подражания, и подумать, есть ли смысл полностью изменить систему помощи матерям и детям у себя в больницах.

Но доктору Люси Смит из Лестерского университета упорно казалось, что здесь что-то не так^1. Поэтому она детально изучила данные двух групп больниц: одной в центральных графствах Англии, а другой в Лондоне. Контингент этих больниц был более-менее одинаков, но в Лондоне новорожденные умирали значительно реже. Действительно ли в лондонских больницах, родильных палатах и отделениях реанимациях действуют иначе?

Доктор Смит выяснила, что нет. Разница в смертности объяснялась совсем иначе.

Когда беременность прерывается на двенадцатой или тринадцатой неделе, любой врач назовет это выкидышем. Если ребенок родится недоношенным на двадцать четвертой неделе или позже, это, в соответствии с законами Соединенного королевства, должно быть зарегистрировано как рождение. Но если беременность прерывается накануне этого срока, скажем, на двадцать второй или двадцать третьей неделе, не очень понятно, как описать эту ситуацию. Плод в этом возрасте крошечный, не больше взрослой ладони. Шансы, что он выживет, очень малы. Многие врачи называют такие трагические ситуации «поздним выкидышем» или «поздней гибелью плода», даже если у крошки какое-то время билось сердце или он успел сделать несколько вдохов. Доктор Смит рассказывает, что многие родители, прошедшие через это испытание, твердо убеждены, что слово «выкидыш» не соответствует ситуации. Возможно, именно с целью помочь таким родителям пережить горе врачи в центральных графствах стали называть это иначе: ребенок родился живым, но вскоре умер.

К счастью, беременности редко обрываются на 22 или 23 неделе. Но, произведя ряд нехитрых расчетов, Люси Смит обнаружила, что разница в том, как такие случаи описывались в статистических подсчетах, и являлась причиной разрыва смертности между двумя регионами. Значит, у новорожденного в Лондоне вовсе не было больше шансов выжить. Разница была не между событиями, а между тем, как эти события фиксировались.

Та же разница в терминологии влияет на сравнение статистики целых стран. В США невероятно высокая для такой обеспеченной страны смертность младенцев: в 2010 это была 6,1 смерть на тысячу живорождений. В то же время в Финляндии эта доля составляет всего лишь 2,3. Оказывается, что американские врачи, как и их коллеги в центральных графствах Англии, намного чаще регистрируют беременность, оборвавшуюся на 22 неделе, не как выкидыш, а как живое рождение, за которым последовала ранняя смерть. Причина может быть связана с культурой, законами или финансами. Это неважно: важно, что высокая смертность младенцев в США объясняется тем фактом, что рождения до 24 недели там регистрируют как рождение живого ребенка, а в других странах – как выкидыши (что не является, впрочем, единственной причиной различий в статистике). Если посмотреть на информацию о рожденных после 24 недели, то статистика по США падает с 6,1 до 4,2 смертей на 1000 живых рождений. В Финляндии же изменение незначительно: с 2,3 до 2,1^2.

Та же проблема возникает, если сравнивать данные по разным периодам в одной и той же стране. Когда в 2015 и 2016 году в Англии и Уэльсе выросла смертность младенцев, хотя до этого она стабильно снижалась, журналисты стали бить тревогу – что неудивительно. «Медики сообщают, что причинами могут быть ожирение, бедность, курение и недостаток акушерок», – писала газета «The Guardian».

Такая вероятность есть. Но группа врачей в письме «Британскому медицинскому журналу» отметила, что в официальной статистике также отмечается резкий рост живых рождений на 22 неделе беременности и даже раньше^4. Похоже, что все больше врачей следовали примеру центральных графств и вместо «поздних выкидышей» регистрировали живое рождение, за которым последовала преждевременная смерть. И этого было достаточно, чтобы объяснить рост статистики младенческой смертности.

Из этого можно сделать важный вывод.

Зачастую в поисках объяснения на самом деле ищут виновных.

Если младенческая смертность растет, может, причина в том, что политики выделяют слишком мало средств на здравоохранение? А может, матери курят или набирают лишний вес? В Лондоне младенческая смертность ниже, чем в центральных графствах, – что же больницы центральных графств делают не так?

На самом деле виновных, может быть, и вовсе не было.

Пытаясь понять утверждение, завязанное на статистике, – неважно, какое именно, – начать следует с того, чтобы спросить себя, что же на самом деле это утверждение означает.

На первый взгляд измерение младенческой смертности – занятие печальное, но простое: подсчитать, сколько младенцев умерли. Но поразмыслите немного, и вы поймете, что понять, плод перед нами или младенец, вовсе не просто. Именно этот сложный этический вопрос является причиной одного из самых болезненных споров в политике США. Но статистика должна же где-то провести границу. Если мы хотим понять, что же происходит на самом деле, нужно понять, где именно находится эта граница.

Похожие вещи происходили и в пандемию. Сегодня, 9 апреля 2020 года, новостные источники сообщают, что за последние 24 часа на основной территории Великобритании от ковида умерли 887 человек – однако мне известно, что это число неверно. Согласно информации от Шейлы Бирд, шотландской специалистки по статистике и исследовательницы данных, в реальности это что-то около 1500 человек^5. Откуда такая разница? Отчасти потому, что кто-то умер у себя дома, а статистика сообщает только о тех, кто умер в больницах. Но основная причина в том, что переполненные больницы публикуют данные с задержкой в несколько дней. Те смерти, о которых сообщили сегодня, в четверг, случились, скорее всего, в воскресенье или понедельник. А так как количество смертей растет по экспоненте, информация трехдневной давности не дает нам представления о том, что сейчас дела обстоят куда хуже.

Статистика как дисциплина основана на измерениях и подсчетах. Майкл Бластлэнд, один из создателей программы «Более-менее», говорит так: представьте себе двух овец в поле. Сколько в поле овец? Ясное дело, две. Только вот одна овца – не овца, а ягненок. А другая на позднем сроке беременности – точнее, у нее сейчас схватки, и она вот-вот родит. Сколько, значит, овец? Одна? Две? Две с половиной? Вот как, оказывается, сложно считать до трех. Говорим ли мы о том, сколько в больнице медсестер (как насчет тех, кто работает неполный день – их считать за одну или за двух?) или о богатстве сверхбогатых людей (считаем ли мы то, что они указали в налоговой декларации, или пытаемся прибавить к этому капитал, который они прячут?), важно понимать, что именно и как мы измеряем и считаем.

Удивительно, как редко это происходит. После многолетних попыток вывести людей из статистических лабиринтов я понял, что большинство проблем, с которыми я столкнулся, объяснялись тем, что люди с самого начала повернули не в ту сторону. Они углублялись в дебри статистической математики, спрашивая об ошибках выборки, пределе погрешности, спорили, растет ли число или падает, принимали на веру, сомневались, разбирали на части и анализировали – и ни на минуту не задавались самым очевидным вопросом: а что именно мы измеряем и подсчитываем? Какое определение для этого используем?

Несмотря на то что в эту ловушку попадают очень многие, названия ей так и не придумали. Я предлагаю назвать ее «преждевременным подсчетом».

Мы с женой часто об этом говорим. У нас на холодильнике стоит радио, и за завтраком мы то и дело слышим какие-то статистические утверждения, от громких политических заявлений до неожиданных результатов исследований. К примеру: «Согласно новейшему исследованию, дети, которые играют в компьютерные игры, где много насилия, с большей вероятностью будут проявлять насилие в реальной жизни». Хоть моей жене и известно, что я не все на свете знаю, она все же не может до конца избавиться от представления, что у меня в голове гигантский справочник со всей когда-либо собранной человечеством статистикой. Она спрашивает меня: «Это правда так?» Изредка случается, что я недавно занимался этой темой и знаю ответ, но гораздо чаще бывает, что я могу ответить только: «Зависит от того, что под этим подразумевается…»

Не подумайте, что я исповедую какой-то радикальный философский скептицизм или просто хочу позлить жену. Я просто отмечаю, что не вполне понимаю, что именно стоит за этим утверждением, так что не могу (пока что) знать, правда это или нет. К примеру: что значит «игры, где много насилия»? Как насчет Пакмана? Пакман проявляет неслыханную жестокость, а именно живьем глотает других существ. Или возьмем «Space Invaders». Там можно только стрелять или стараться, чтобы тебя не подстрелили. Но, возможно, исследователи имели в виду что-то другое. Пока я не узнаю, что же они имели в виду, я мало что могу сказать.

Или, например, что значит «играют»? Может быть, детям[14] раздали анкеты, чтобы узнать, кто из них часами играет в игры, где много насилия. А может быть, они набрали волонтеров и дали им 20 минут поиграть в компьютерную игру в лаборатории, а потом каким-то способом измерили, стали ли они чаще «проявлять насилие в реальности» (опять же, что под этим имеется в виду?).

– Многие из этих исследований не измеряют насилие, – говорит Ребекка Голдин, специалистка по математике и директор STATS, проекта по статистической грамотности^6. – Они измеряют что-нибудь другое, к примеру, агрессивное поведение». – А агрессивное поведение, в свою очередь, сложно измерить, так как сложно определить, что это такое. Авторы одного известного исследования компьютерных игр для того, чтобы измерить агрессивное поведение, предлагали испытуемому добавить в чужой напиток острого соуса (честное слово, я не выдумываю). Эта «парадигма острого соуса» была названа «непосредственной и недвусмысленной» оценкой агрессии. Социальная психология – не моя специализация, так что, может быть, в этом и есть какой-то смысл. Может быть. Но очевидно, что, как и в случае с младенцами, овцами и медсестрами, такие вроде бы очевидные слова, как «насилие» и «игра», предоставляют широкий простор для интерпретации.

Так же скрупулезно, как мы анализируем утверждения о фактах, нужно анализировать и политические программы. Все мы знаем, что политики намеренно говорят обтекаемо. Часто они восхваляют «справедливость», «прогресс» и «возможности», или – это меня совсем уж выводит из себя – говорят, что «предлагают эту программу, так как это единственное правильное решение». Но даже программы, которые, казалось бы, вполне конкретны, могут оказаться пустым звуком, если мы не поймем, что стоит за этим словами. Хотите выделять школам больше денег? Замечательно! Но что именно это значит: выделять больше денег на каждого ученика, или увеличивать сумму с учетом инфляции, или еще что-то?

К примеру: в 2017 в Соединенном Королевстве группа «Уходим так уходим», лоббирующая Брексит, опубликовала программный документ, призывающий к «пятилетней заморозке неквалифицированной иммиграции»8. Хорошая ли это мысль? Сложно ответить, пока мы не поймем, что именно имеется в виду. Вы, наверное, уже догадались, что следует спросить: «Что вы подразумеваете под «неквалифицированной»?

При дальнейшем рассмотрении обнаруживается, что вы неквалифицированы, если у вас нет приглашения на работу с зарплатой как минимум 35 000 фунтов, то есть за бортом остаются большинство медсестер, учителей начальной школы, техников, помощников адвоката и аптекарей. Задумка может быть хорошей или не очень, но большинство людей удивятся, узнав, что эта приостановка «неквалифицированной иммиграции» предполагает исключение учителей и медсестер реанимации^9. И это была не просто какая-то бумажка: в феврале 2020 правительство Соединенного королевства объявило о новых иммиграционных ограничениях. Необходимая зарплата упала до 25 600 фунтов, но терминология «квалифицированных» и «неквалифицированных» осталась прежней.

«Преждевременный подсчет» – западня, в которую может попасться каждый: и знатоки математики, и те, кто падает духом при словах «десятичная дробь».

На самом деле, если вы умеете обращаться с числами, вы с большей долей вероятности приметесь за получение продольных и поперечных срезов данных, корреляцию и регрессию, нормализацию и перерасчеты, без труда орудуя числами в электронной таблице или пакете статистических данных, – не осознавая, что вы толком и не понимаете, что стоит за всеми этими абстракциями. Есть теория, что именно этот соблазн вызвал последний финансовый кризис. Математические модели риска стали такими изощренными, что все и думать забыли, как именно эти риски измеряются и стоит ли полагаться на них, когда на кону вся банковская система мира.

Работая на «Более-менее», эту проблему я замечал повсюду. Если приглашенные эксперты пользовались тем или иным определением на протяжении многих лет, они могли забыть, что обыкновенный слушатель, услышав то же слово, представляет себе нечто совсем иное. «Проклятье знания» (термин психолога Стивена Пинкера) – заклятый враг удачного обмена информацией. Когда вы в чем-то хорошо разбираетесь, вам невероятно трудно поставить себя на место человека, который ничего в этом не смыслит. Мы с коллегами тоже от этого пострадали. Приступая к разбору очередной запутанной статистической истории, мы всегда начинали с того, что уточняли определения. Очень быстро эти определения начинали казаться самими собой разумеющимися, и нужно было напоминать себе, что для зрителей это не так.

Дарелл Хафф не преминул бы заметить, что один из самых простых способов «лгать при помощи статистики» – это использовать определения, которые вводят в заблуждение. Но часто в заблуждение нас вводит не кто иной, как мы сами.

Вот, например, число 39 773. Это число смертей от огнестрельного оружия в США в 2017 году (это самая актуальная информация от Национального совета по технике безопасности). Это число (или близкое к нему) всплывает всякий раз, когда в новостях пишут о массовой стрельбе, – хотя большая часть этих смертей совершенно никак не связана с этими ужасными событиями[15]. (Разумеется, не всякая массовая стрельба попадает в газеты. Если использовать стандартное определение, согласно которому в ходе одного инцидента погибает или получает повреждения четверо человек, то в США почти каждый день происходит «массовая стрельба», и большинство таких случаев газеты не считают достойными упоминания.)

«Смерть от огнестрельного оружия» – термин вроде бы несложный: вот огнестрельное оружие, а вот смерть, что тут непонятного.

Но точно так же звучит и «овца», так что давайте остановимся и поразмыслим. Даже «2017 год» – понятие не такое простое, как можно подумать. К примеру, в 2016 году в Соединенном королевстве резко выросло число убийств. Произошло это потому, что наконец-то завершилось расследование, в ходе которого было официально вынесено решение, что 96 человек, погибшие в давке на футбольном стадионе «Хиллсборо» в 1989 году, были преступно убиты. Сначала эти смерти рассматривались как следствие несчастного случая, но в 2016 они официально стали считаться убийствами. Это исключительный случай, но задержки между смертью и официальной регистрацией ее причины происходят нередко.

Но главная проблема тут – что именно мы имеем в виду под «смертью». Да, это термин однозначный. Но число «39 773» мы обычно слышим, когда на экране показана вереница машин медиков и полиции, приехавших на место ужасающей бойни. Естественно, что мы связываем это число с убийствами или даже с массовыми убийствами. На самом деле около 60 % смертей от огнестрельного оружия в США – самоубийства, а не убийства и не несчастные случаи (последние случаются редко). Не то чтобы кто-то пытался заставить нас поверить, что убийства с использованием огнестрельного оружия происходят в 2,5 раза чаще, чем на самом деле. Это просто допущение, вполне понятное, если взять во внимание контекст, в котором это число появляется.

Хорошо, мы поняли свою ошибку, а теперь что? Можно использовать ее как довод в защиту той или иной политической группы. Защитники прав на огнестрельное оружие скажут, что это доказывает, насколько раздут страх массовой стрельбы. Те, кто ратует за жесткий контроль над оружием, возразит, что это подрывает популярный в среде их противника аргумент, то есть что люди должны иметь возможность защищаться, если на них нападут с оружием. Если вероятность того, что оружие люди используют против самих себя, выше, чем вероятность, что на них нападут, аргумент защитников оружия теряет силу.

Как прилежные исследователи статистики, не будем торопиться с выводом, кто прав, а кто ошибается. Сначала нужно добиться ясности, а уже потом, когда мы поймем факты, можно будет решить, на чьей мы стороне.

Следует также иметь в виду, что за каждой из этих 39 773 смертей от огнестрельного оружия стоит человек и его трагическая история.

Маловероятно, что Сталин действительно сказал: «Смерть одного человека – трагедия, гибель миллионов – статистика», но этот афоризм все еще в ходу.

Одна из причин его популярности – то удивительное равнодушие, с которым мы относимся историям человеческих жизней, стоящих за цифрами. Преждевременный подсчет – не просто интеллектуальный провал. Если мы не спрашиваем, что на самом деле значат те или иные статистические данные, мы также проваливаем тест на сострадание.

Продолжим мрачную тему суицида, но на этот раз обратимся к Соединенному королевству. В газете «The Guardian» появился кричащий заголовок: «Каждая пятая девушка в возрасте от 17 до 19 лет занимается селф-хармом или пытается покончить с собой». Автор статьи рассуждает, что тому виной: социальные сети, стремление быть красивой, сексуальное насилие, страх не сдать экзамен, проблемы с поиском работы, переезд, сокращение средств, выделяемых на государственные услуги, или айпады^11. Статья перечисляет массу виновников, но мало что сообщает нам о том, что подразумевается под селф-хармом.

Так что обратимся к самому исследованию. Его профинансировало правительство Соединенного королевства, а проведено оно было авторитетными исследовательскими организациями^12. Практически сразу понимаешь, что в газетный заголовок, как это часто бывает, прокралась ошибка. Неверно утверждать, что каждая пятая девушка в возрасте от 17 до 19 лет занимается селф-хармом или пытается покончить с собой. В действительности каждая пятая из них говорит, что она это испытала – и произойти это могло давно. Но «испытала»… что именно она «испытала»? Исследование сообщает нам не больше, чем статья в «The Guardian».

На сайте Государственной службы здравоохранения перечислены различные виды селф-харма. Страдающие этим люди могут резать или обжигать себя, ударять или шлепать, употреблять ядовитые вещества или наркотики, злоупотреблять алкоголем, страдать такими расстройствами пищевого поведения, как анорексия и булимия, выдирать себе волосы или даже чересчур усердно заниматься спортом^13. Это ли имели в виду девушки, которые утвердительно ответили на вопрос исследователей? Мы этого не знаем. Я спросил исследователей, что они имели в виду, задавая этот вопрос. Они ответили, что хотели «охватить весь спектр селф-харма» и поэтому не давали опрашиваемым определения селф-харма. Значит, селф-харм – это то, что под этим словом подразумевали опрашиваемые девушки^14.

Оно бы и ладно. Нет ничего плохого в попытке охватить самый широкий диапазон исследуемого явления. Информация о том, что каждая пятая девушка в возрасте от 17 до 19 когда-либо занималась тем, что, по ее личному мнению, является селф-хармом, может быть небесполезна. Но если мы интерпретируем статистику, стоит иметь в виду, что никто, кроме самой этой девушки, не знает, что именно она имела в виду. Селф-харм в любом его проявлении – явление пугающее, но какие-то его виды пугают меньше, а какие-то больше. Одно дело – напиться, другое – страдать анорексией.

Если это учитывать, то невинный на первый взгляд заголовок, в котором в одну кучу свалены селф-харм и суицид, предстает как совершенно безответственный. Между избыточными занятиями спортом и самоубийством – глубокая пропасть. И хотя, согласно исследованию, селф-хармом занимается удручающе высокое число девушек, суициды, к счастью, происходят очень редко. Из каждых 100 000 девушек в возрасте от 15 до 19 лет в Соединенном королевстве суицид совершают 3,5 девушек, то есть около 70 человек во всей стране^15.

(Надеюсь, что вам уже пришел в голову вопрос, что именно власти подразумевают под «суицидом». Не всегда понятно, хотел ли человек покончить с собой или нет. Бывает, что человек хотел причинить себе вред, но не умереть, но по неосторожности погиб. В Бюро национальной статистики Соединенного королевства критерием является возраст: если ребенку 15 или больше, смерть считается намеренной, а если меньше – трагической случайностью. Разумеется, это не всегда соответствует истине, и мы не всегда можем узнать, что произошло на самом деле.)

Сваливать в одну кучу селф-харм и суицид – поведение безрассудное еще и потому, что заголовок выделяет именно девушек. Исследователи действительно обнаружили, что девушки в возрасте от 17 до 19 с большей вероятностью, чем юноши от 17 до 19 лет, говорят, что имели опыт селф-харма, но риск суицида выше у юношей – в этом возрасте он в два раза выше, чем у девушек.

За всеми этими числами стоят ужасающие трагедии. Четкие определения необходимы, если мы хотим понять, что происходит, а возможно, и как улучшить ситуацию. Не для этого ли мы и собираем данные?

Остаток главы я хочу посвятить более детальному разбору одного исследования. Надеюсь, это послужит наглядной иллюстрацией того, как можно рассуждать, столкнувшись со сложным вопросом. Сначала нужно уточнить, что именно измеряется, и лишь потом заниматься анализом чисел. А примером будет тема важная. У многих есть касательно нее твердые убеждения, но лишь смутное представление о том, какие определения у связанных с ним терминов. Эта тема – неравенство. Начнем c известной фразы:

«Oxfam: Состояние 85 самых богатых людей равно состоянию беднейшей половины человечества». Это заголовок из статьи, напечатанной в январе 2014 года в «The Guardian»15. «The Independent» и многие другие медиаресурсы тоже обратили внимание на опубликованные результаты этого исследования, проведенного Oxfam, благотворительной организацией по борьбе с бедностью. Это заявление шокирует, но что именно оно нам сообщает?

Задачей Oxfam было получить общественную огласку. Им нужно было накалить обстановку. Просвещение было делом десятым. Так думаю не один я: Рикардо Фуэнтес, возглавлявший исследование, по сути, сам это признал в интервью блогу Oxfam под названием «Анатомия потрясающих фактов». Пост был написан по случаю «самого большого наплыва посетителей в истории сайта Oxfam International»17 и посвящен шумихе вокруг «потрясающего факта». Но сообщал ли этот факт какую-то информацию? И соответствовал ли он истине? Господин Фуэнтес позже говорил BBC, что в исследовании «были свои недостатки, но мы сделали все, что было в наших силах».

Я в этом не уверен. Через три года Oxfam внес поправки в этот анализ – и поправки серьезные: пресловутые 85 миллиардеров превратились в 8 миллиардеров. Что случилось? Неужели проблема неравенства ухудшилась в 10 раз? Или миллиардеры стали в 10 раз богаче? Или бедняки умудрились лишиться девяти десятых своих средств? Нет, не было никакой экономической катастрофы. Оценка Oxfam была совершенно неинформативным, сенсационным способом осмыслить неравенство.

То, как резко изменилось число в заголовке, уже говорит о том, что этот способ осмысления неравенства сообщает нам мало полезной информации. Изумление и экзальтация некоторых репортажей об исследовании – еще один знак того, что это число попросту сбивало людей с толку. И если «The Guardian» верно передала информацию от Oxfam, сообщив, что 85 человек обладали тем же состоянием, что и беднейшая половина мира, то в инфографике «The Independent» сообщалось, что 85 самых богатых людей обладают таким же состоянием, что и все остальные люди на планете, вместе взятые. (В рекламном ролике документального фильма BBC о сверхбогатых была указана та же ошибочная информация.) Это даже близко не стоит от первоначального заявления, хотя, возможно, вы не сразу поймете почему.

Если вы так и не поняли: практически все богатство на земле принадлежит не беднейшей половине населения, у которой либо совсем ничего нет, либо есть какие-то крохи, но и не самым богатым 85 (или все-таки восьми?) ультрамиллиардерам. Оно принадлежит нескольким сотням миллионов людей со средним достатком. Возможно, и вы в их числе. «The Independent» и BBC спутали «состояние беднейшей половины населения» и «состояние всех, кто не является миллиардером». Эта ошибка может показаться незначительной, но на деле мы говорим о разнице между менее чем двумя триллионами долларов и более чем 200 триллионами. Из-за того, что журналисты не подумали как следует, что именно сообщают, они допустили стократную ошибку.

Кроме того, «The Independent» подарил нам прекрасный образец неправильной статистики. Газета сообщала, что «85 самых богатых людей – 1 %» имеет столько же средств, что и «все остальные люди на земле – 99 %». Из этого следует, что на планете живет 8500 людей. Если предыдущая ошибка была стократной, то указанное здесь число было почти в миллион раз меньше, чем реальное.

Журналисты «The Independent» безнадежно запутались. Давайте об этом поразмыслим. Этот случай напоминает, как легко потерять контроль над эмоциями. На планете есть люди с невероятным богатством, масштабы которого трудно себе даже представить. Есть и люди, у которых ничего нет. Разве это справедливо?.. И как только мы начинаем кипеть негодованием, велик риск, что мы перестаем думать. Газета «The Independent» спутала почти что 8 миллиардов людей с 8500. Она спутала средства беднейшей половины человечества с богатством всего человечества, за исключением 85 самых богатых. Эти ошибки совершенно абсурдны, но, как мы помним по истории с Абрахамом Бредиусом, если перестать думать и начать чувствовать, абсурдные ошибки не заставят себя ждать долго.

Пусть это будет нам напоминанием о том, как важно остановиться и подумать. Не нужно никаких сложных вычислений, чтобы понять, что, о какой бы категории людей мы ни говорили, «1 %» из них составляет явно больше, чем 85 человек.

Глупо винить Oxfam, организацию, которая проводит кампании и собирает денежные средства, в том, что она выбирает сенсационные заголовки. И она уж точно не виновата в том, что полученные ею данные журналисты переврали кто во что горазд.

Но мы-то с вами хотим ясности. Так что начнем с чистого листа, а если быть точнее – с понимания, что и как мы измеряем.

Измеряются так называемые чистые активы, то есть такое имущество, как недвижимость, акции и деньги на счету в банке (с вычетом долгов). Если у вас дом стоимостью в 250 000 долларов и ипотека на 100 000 долларов, то ваши чистые активы составляют 150 000 долларов.

Вот что сделали исследователи, результатом работы которых стал сенсационный заголовок. Они взяли самую точную на тот момент оценку всех чистых активов беднейшей половины человечества (полученную при финансировании банка «Credit Suisse»18) и сравнили ее с самой точной на тот момент оценкой всего богатства самых богатых мультимиллиардеров (по данным списков самых богатых людей из газет). Они выяснили, что стоит лишь сложить средства 85 богатейших миллиардеров, чтобы сравняться со всеми средствами беднейшей половины человечества, или 2,4 миллиардов взрослых (исследователи «Credit Suisse» детей в расчет не брали).

Но так ли уж много нам дает информация о чистых активах? Представьте, что вы купили себе шикарный спортивный автомобиль за $50 000, взяв деньги в кредит. Как только вы выехали с территории автосалона, стоимость вашей машины упала на несколько тысяч долларов – а с ней и ваши чистые активы. Если вы только что закончили программу MBA или известные в США своей дороговизной юридический или медицинский факультеты, ваши чистые активы намного ниже нуля. Но с финансовой точки зрения, молодой доктор будет чувствовать себя намного увереннее, чем молодой фермер, кормящийся за счет собственной продукции, даже если доктор по уши в долгах, а у фермера есть худосочная коровка и ржавый велосипед, что составляет 100 долларов чистых активов[16].

Чистые активы полезны для измерения богатства, но не очень-то помогают при измерении бедности. У многих людей чистых активов ноль, а то и меньше. Кто-то из них ведет нищенское состояние, а кто-то, как, например, наш молодой доктор, ведет вполне себе безбедное существование.

Есть и другая проблема: если сложить все эти нули и отрицательные числа, вы никогда не получите положительного числа. В итоге свинка-копилка моего сына стоит больше, чем все имущество самого бедного миллиарда людей, потому что с миллиардом нулей и отрицательных чисел вам никогда не достичь 12 фунтов и 73 центов – содержимому копилки по последним полученным данным. Значит ли это, что мой сын богат? Нет. Значит ли это, что на планете царит повальная нищета? Напрямую – нет. Тот факт, что больше чем у миллиарда людей нет никаких средств, поражает, но что нового даст нам суммирование всех этих нулей? На мой взгляд – ничего, кроме вывода, что ноль умножить на миллиард равно нулю.

Ура, мы удержались от преждевременного подсчета – то есть от работы с данными без понимания, что именно они означают. Значит, пришло время несложной математики, которая часто помогает прояснить ситуацию.

Посмотрим на источник заявлений Oxfam, а именно, на «Доклад по всемирному благосостоянию», финансированный Credit Suisse. Теперь мы можем поиграться с числами и попробовать понять, что же на самом деле происходит[17].

• Есть 42 миллиона людей, состояние каждого из которых превышает миллион долларов, а общее их состояние составляет около 142 триллионов долларов. Кто-то из них – миллиардер, но таковых меньшинство. Если у вас есть неплохое жилье в Лондоне, Нью-Йорке или Токио, по которому вы не выплачиваете ипотеку, возможно, вы попадаете в эту группу. Попадут туда и те, кто получает приличную пенсию по частному страхованию. Эта группа включает в себя почти 1 % всех взрослых людей в мире.

• Еще 436 миллионов людей с имуществом больше, чем сто тысяч, но меньше, чем миллион, вместе обладают 125 триллионами долларов. К этой группе принадлежат почти 10 % взрослых жителей земли.

• В совокупности именно этим двум группам принадлежит большая часть денежных средств.

• Еще один миллиард людей имеет больше 10 000 долларов, но меньше, чем 100 000. В совокупности они владеют примерно 4 триллионами долларов.

• Остается еще 3,2 миллиардов взрослых, у которых в совокупности всего лишь 6,2 триллиона долларов, то есть на одного человека в среднем приходится меньше 2000 долларов. Имущество многих из них значительно меньше среднего показателя.

Если сильно упрощать, то самые богатые полмиллиона людей владеют большинством денег в мире, а остатком владеет еще один миллион. Эта горсточка 85 сказочно богатых сверхмиллиардеров – всего лишь горсточка, и владеют они меньше, чем 1 % от этой суммы. На мой взгляд, это сообщает нам намного больше о том, как распределены средства в мире, чем получивший широкую огласку «потрясающий факт» об имущественном неравенстве, который игнорирует почти все имущество на свете.

Понятно, что цель Oxfam – распространять подобные «потрясающие факты», чтобы привлечь внимание и собрать деньги. Но моя цель – понять, как устроены мир и общество.

Все эти факты были легко доступны в интернете, нужно было лишь открыть пару-другую дополнительных страниц. Для этого потребовались лишь пара минут и любознательность.

Oxfam, по крайней мере, сообщал, что говорит о неравенстве имущества. Но как часто мы слышим туманные изречения вроде «неравенство усилилось» и не имеем даже такой информации. Неравенство чего, среди кого и как измеренное?

Может быть, речь о неравенстве имущества – к такому выводу нетрудно прийти, узнав, что, согласно Oxfam, 85 миллиардеров превратились в восемь. А может быть, имеется в виду неравенство доходов. Если цель – понять, как именно люди живут и что они в состоянии потреблять в повседневной жизни, гораздо логичнее исследовать именно неравенство доходов. Наши еда, одежда и стиль жизни зависят, как правило, не от нашего имущества, а от регулярных доходов, будь то зарплата, пенсия, государственные выплаты или доходы от малого бизнеса. Мало кто может жить исключительно на проценты своего капитала, поэтому, чтобы понять, как неравенство проявляется в повседневной жизни, лучше смотреть не на имущество, а на доходы. Есть у этого подхода еще одно преимущество: нам не нужно думать, что делать с тем абсурдным фактом, что у обыкновенного школьника со свинкой-копилкой больше денег, чем у миллиарда людей, вместе взятых.

Если речь о неравенстве доходов, то среди кого? Первым приходит в голову ответ: «между богатыми и бедными». Но есть и другие варианты. Можно изучать неравенство между странами, этническими группами, мужчинами и женщинами, молодыми и пожилыми или же между различными регионами одной страны.

Хорошо, мы условились, что интересует нас неравенство доходов между теми, кто зарабатывает много, и теми, кто зарабатывает мало. Но остается еще один вопрос: как оно измерено?

Вот парочка вариантов. Можно сравнить медианный доход, то есть доход тех, кто находится в середине шкалы доходов, и тех, кто входит в 10 % людей с самым низким доходом, то есть оказывается в самом низу шкалы. Это называется коэффициентом 50 на 10, и сравнивает он доходы бедняков с доходами среднего класса.

А можно исходить из доли доходов, приходящейся на 1 % самых богатых людей. Это дает нам информацию не только о миллиардерах, но и о миллионерах. Исследователи уже все за вас посчитали, и эта информация без труда находится онлайн.

Оба эти варианта как будто проливают свет на ситуацию. Но что, если они противоречат друг другу? Представьте себе страну, в которой резко выросли доходы у людей в числе 1 % получающих больше всего, но в то же время вниз по шкале наблюдается сокращение неравенства, так как коэффициент 50/10 уменьшился и разница между доходами тех, кто зарабатывает мало, и тех, кто зарабатывает много, сократилась. Если богатые стали богаче, но то же произошло и с бедными, если смотреть по медианному доходу, то выросло ли неравенство? Или упало? Или и то и другое?

Может быть, вы решите, что это забавный гипотетический вопрос, только и всего. На самом же деле именно так выглядит ситуация в Соединенном королевстве между 1990 и 2017 годами. После вычета налогов доля доходов 1 % тех, кто зарабатывает больше всего, увеличилась, но неравенство между остальными уменьшилось, так как сократился разрыв между теми, кто зарабатывает мало, и людьми обеспеченными. Любители однозначных ответов такой ситуации не обрадуются, но наш мир – штука непростая, так что глупо ожидать, что статистика всегда будет ясной и четкой.

Несколько лет назад меня как человека, помешанного на данных, пригласили на теледискуссию о неравенстве в Соединенном королевстве. Это должна была быть серьезная специальная передача, где всякие видные люди выступали бы перед приглашенной публикой и объясняли бы, почему неравенство в Соединенном королевстве – такой важный вопрос. В самом начале, когда мы обсуждали передачу со съемочной группой, я посоветовал им обратиться к «Всемирной базе данных по неравенству». Этот ресурс был создан экономистами сэром Тони Аткинсоном и Томой Пикетти. Тома Пикетти – автор знаменитой книги «Капитал в двадцать первом веке», а скончавшийся в 2017 году сэр Тони был одним из его наставников. Они высказывались в поддержку жесткого перераспределения доходов и значительного вмешательства государства в экономику. Как и многие экономисты, я к подобной политике отношусь с опаской, но, несмотря на это, созданную ими базу данных я посоветовал. Они ведь были ведущими экспертами по вопросу.

Все шло хорошо, но за несколько дней до съемок мне пришлось иметь неприятный разговор с одной женщиной из съемочной группы. Я походя отметил, что за последние несколько лет доля дохода до вычета налогов 1 % людей, находящегося на верхушке шкалы доходов, слегка снизилась. Как мы уже поняли, это не единственный способ измерить неравенство, но именно его нахваливали Пикетти и Аткинсон, и он, казалось бы, идеально подходил для нашей цели. Это метод точный и скрупулезный, и его можно легко объяснить в телепередаче. Но мне с тревогой сообщили, что вся программа была построена на предпосылке, что с кризисом 2007–2008 годов неравенство шло вверх.

С чего они это взяли? Данные были ясны как божий день: в 2008 году 1 % на верхушке шкалы получал 12 % доходов до вычета налогов, и дело шло к тому, что это число еще больше выросло. Но из-за кризиса оно снизилось до 10 % или 11 %[18]. В этом нет ничего удивительного: когда происходит крупный финансовый кризис, велика вероятность того, что от него пострадают доходы тех, кто много зарабатывает: банкиров, юристов и управляющих корпорациями. И не будем забывать, что эти данные были собраны экономистами с левыми взглядами. Уж они-то не преминули бы осудить жадных банкиров или правительство, которое урезает бюджет.

Но нет: продюсерам казалось, что мысль о том, что неравенство выросло, просто не может не быть верной. Может быть, они изучили рекомендованные мною данные, и что-то в них им не понравилось. Может быть, они нашли какой-то другой, более подходящий для их цели критерий. Но я сильно подозреваю, что они просто не удосужились ознакомиться с базой данных, которую я им посоветовал. Я очень надеюсь, что это было не так, ведь нужно обладать недюжинным дефицитом любознательности, чтобы не потратить минуту или две на то, чтобы проверить предпосылку, на которой строится вся передача.

Я извинился и сказал, что не буду в этом участвовать.

Иногда про статистиков презрительно говорят, что они заняты подсчетом бобов. Это и нечестно, и ошибочно. Понятия, с которыми они имеют дело, как правило, устроены сложнее, чем бобы: их трудно не только подсчитать, но и определить. Если определиться, что именно подразумевается под «бобами», считать будет намного легче. Но если мы не знаем определения, нет никакого смысла смотреть на числа. Мы еще и не начали работу, а уже попали впросак.

Поэтому спрашивайте, что именно подсчитывается и какие истории скрываются за статистикой. Нет ничего удивительного в том, что многие считают, что для анализа числовых данных надо уметь работать с числами: понимать, как высчитать процент и не путаться в миллионах, миллиардах и триллиардах. Это ведь чистая математика, разве нет?

Надеюсь, что, прочитав последние несколько страниц, вы поняли, что истина и сложнее, и проще. Мы чаще путаемся в словах, чем в числах. Прежде чем пытаться понять, выросли ли зарплаты медсестер, узнайте, кто именно является «медсестрой».

Прежде чем сокрушаться по поводу того, как много молодежи занимается селф-хармом, подумайте, знаете ли вы определение «селф-харма».

Прежде чем заключить, что неравенство выросло до небес, спросите, какое именно неравенство подразумевается. Те, кто требует односложного ответа на вопрос, выросло ли неравенство, грешат не только недобросовестностью, но и отсутствием любознательности. Если же мы, напротив, проявим любопытство и зададим верные вопросы, то узнаем куда больше и без особого труда.

Правило четвертое

Чтобы увидеть всю картину, отступите на шаг назад

Из всех созданий в Плоском мире меньше всего жили мухи-поденки. Для них даже 24 часа – невиданный срок. Две мушки-старушки кружили над ручьем, в котором плавала форель, и говорили об истории с молодым поколением, вылупившимся всего пару часов назад.

– Теперь солнце не то, что раньше, – сказала одна.

– Что правда, то правда. А ведь какое солнце было в старые добрые времена около полудня. Желтое, как желток. Не то что эта красная дрянь.

– И выше оно было.

– Было выше, было. Что правда, то правда.

Терри Пратчетт, «Мрачный жнец»

В апреле 2018 года жители Лондона увидели в газетах страшные известия:

«ВПЕРВЫЕ В ИСТОРИИ В ЛОНДОНЕ БОЛЬШЕ УБИЙСТВ, ЧЕМ В НЬЮ-ЙОРКЕ!» Подобные заголовки отлично вписывались в представление, что в городе свирепствуют банды. Если на минутку оставить в стороне тот факт, что по другую сторону океана и определение «убийства» совсем другое, это заявление – сущая правда. В феврале 2018 в Нью-Йорке было 14 убийств, а в Лондоне аж 15.

И какой же мы сделаем вывод? А никакой.

Не следует делать никаких выводов, потому что эти два числа сами по себе мало о чем нам говорят. Чтобы понять, что происходит на самом деле, нужно отступить на шаг назад и посмотреть на вопрос шире.

Вот что нужно знать об убийствах в Лондоне и в Нью-Йорке. В 1990 году в Лондоне случилось 184 убийства, а в Нью-Йорке – 2262, то есть уровень убийств в Нью-Йорке был выше более чем в 10 раз. Именно о такой смертельно опасной картине Нью-Йорка думали лондонцы, встревоженные тем, что их город прогнил так же, как и «Большое яблоко». Но с 1990 года количество убийств в Лондоне не росло, а падало. В 2017 в Лондоне было 130 убийств, в число которых входят и убийство 10 человек в ходе терактов. Значит, в 1990 году Лондон был городом безопасным, а сейчас – еще чуть безопаснее. А в Нью-Йорке число убийств в 2017 году упало до 2017, то есть Нью-Йорк все еще опаснее Лондона, но намного безопаснее, чем в 1990 году.

(По идее, мы должны брать не число убийств в целом, а число убийств на миллион людей, но так как в Лондоне и Нью-Йорке живет примерно одинаковое количество людей, об этом можно не беспокоиться.)

В наши дни Нью-Йорк значительно безопаснее. Изредка случается, что Нью-Йорку везет, а Лондону не очень, и число убийств в месяц в Нью-Йорке становится меньше, чем в Лондоне. Есть у чисел такая особенность: с течением времени они слегка изменяются и в большую, и в меньшую стороны[19].

Так что информация в газетных заголовках в узком смысле верна, но она не приближает нас к истине, а отдаляет ее. Новости на самом деле хорошие. Лондон становится все безопаснее и продолжает быть безопаснее Нью-Йорка, который, впрочем, также идет на поправку. Истина проявляется только в контексте.

В 1965 норвежские социологи Йохан Галтунг и Мари Руге сделали удивительное наблюдение: от того, как часто мы потребляем новости, зависит, что именно считается «новостями. Если медиа-ресурсы знают, что большая часть аудитории проверяет новости каждый день или несколько раз в день, понятно, что сообщаться будет о самом громком событии, произошедшем за последний день и час.

Возьмем финансовые новости. Между круглосуточным освещением новостей в сфере бизнеса на канале Bloomberg TV, ежедневном ритмом газеты «The Financial Times», где я работаю, и еженедельным обзором «The Economist» есть большая разница, хотя все три ресурса одинаково интересуются бизнесом, экономикой и геополитикой. Bloomberg может сообщить о резких изменениях на фондовом рынке, произошедших за последний час. «The Economist» ту же самую информацию сочтет недостойной даже упоминания. Раз в неделю, раз в день или раз в час: от того, с какой частотой работает новостной метроном, меняется сама сущность новостей.

А теперь представьте, что мы замедлили этот ритм и открыли газету, выходящую раз в 25 лет. О чем будет последний выпуск? В нем будет множество новостей, и обнадеживающих, и мрачных. Он расскажет об экономическом росте в Китае, об интернете и смартфонах, о появлении «Аль-Каиды» и крушении фирмы «Lehman Brothers». Возможно, будет там и статейка об уровне преступности, где будет отмечено, что число убийств в Лондоне снизилось, но не так значительно, как в Нью-Йорке. Никто и строчки не отведет на сообщение о том, что в Лондоне сейчас волна убийств. Такие наблюдения имеют смысл лишь для ресурса, выпускающего новости чаще, чем раз в 25 лет.

А как насчет газеты раз в полстолетия? Такую идею предложил Макс Росер, молодой экономист, вдохновленный Галтунгом и Руге и создатель сайта «Наш мир сквозь данные». Росер представил себе выпуски такой газеты в 1918, 1968 и 2018.

Сенсационные новости ежедневных газет соответствующего периода могут вовсе быть обойдены вниманием, тогда как на передовице будут шокирующие сообщения о том, как изменился мир за это время»23.

А что будет на передовице этой газеты в 2018 году? Возможно, рассказ о том, чего и не было: «УФ! МЫ ИЗБЕЖАЛИ ЯДЕРНОГО АРМАГЕДДОНА!» Открыв газету в 1968, вы бы с тревогой читали об атомной бомбе, о том, как за прошедшие 30 лет ее изобретали, улучшали, использовали в Японии (с ужасающими последствиями). Вы прочли бы, как затем ее место заняли гораздо более мощные водородные бомбы и как правительства крупнейших мировых держав неоднократно были в шаге от ядерного конфликта: во время войны в Корее, во время Карибского кризиса, а также, причем не единожды, в Берлине. Если в 2018 году человек, полвека не читавший газет, откроет свежий выпуск, он очень удивится, узнав, что Холодная война закончилась сама по себе, без какого-либо использования ядерного оружия. Но ни одна ежедневная газета в этот период не напечатала статью под заголовком «День прошел без ядерных ударов».

Или, может быть, читателя порадуют статьей про климатические изменения. Поскольку исследования парникового эффекта вряд ли удостоились бы упоминания в версии 1968 года, то выпуск 2018 года придется начать с азов: сжигая ископаемое топливо, такое как газ, нефть и уголь, мы изменяем состав атмосферы, и она лучше удерживает тепло. (Заголовок: «ВОТ ТЕ НА! ПОЧЕМУ ОПАСНО ЖЕЧЬ УГОЛЬ».) Объяснения будут сопровождаться графиками, демонстрирующими пугающий рост температуры во всем мире.

Сложно осветить изменения климата, если брать короткий отрезок времени. Каждый год мировая температура то растет, то падает. Года, в которые она падает, случаются почти так же часто, как и года, когда она растет, что дает пищу для сомневающихся. Но газета за полвека сообщает мрачные новости четко и недвусмысленно: с 1960-х температура выросла примерно на 0,75 °C (точное число зависит от того, как измерять температуру и между какими годами). К сожалению, с этого ракурса видно, что планета нагревается.

А как насчет газеты раз в 100 лет? И опять ракурс меняется. Если вы пишете для тех, кто последний раз брал в руки газету в 1918 году, можно на первой странице поместить статью о чудесном и здоровом детстве: «ДЕТСКАЯ СМЕРТНОСТЬ УПАЛА В ВОСЕМЬ РАЗ!» Представьте себе школу, которую построили для сотни пятилеток со всего света, выбранных случайным образом при рождении. В 1918 первого сентября появилось бы всего лишь 68 детей. 32 ребенка умерли бы, не достигнув пяти лет. Не вздумайте обвинять в этом ужасную Первую мировую войну или пандемию испанки в 1918 году, так как в 1900 году статистика была бы еще печальнее. Сегодня первого сентября в нашу воображаемую школу пойдет 94 ребенка. Лишь четыре ребенка умрут, не дожив до этого возраста. И не забудьте: это дети со всего мира, в том числе из стран бедных, изолированных и раздираемых конфликтами. Это потрясающий прогресс^5.

Для газеты, выходящей раз в двести лет, редколлегия может остановиться на таком заголовке: «БЕДНЫЕ СОСТАВЛЯЮТ МЕНЬШИНСТВО!» Разумеется, в мире все равно много бедных людей, а точнее, между 600 и 700 миллионами живущих в крайней нужде, если пользоваться определением Всемирного банка, согласно которому «крайняя нужда» означает доход менее чем около 1,90 долларов в день. Во всемирных масштабах это почти что один человек из 10. Но в начале девятнадцатого века в таком бедственном положении пребывали 19 человек из 20, то есть почти все люди. Это замечательный прорыв, и виден он, лишь если отшагнуть назад и сменить угол зрения.

Пока что я смотрел на разницу угла зрения, связанную со временем, но сравнения, полученные иным способом, также бывают полезны.

Давайте вернемся к примеру всемирного неравенства, о котором мы говорили в предыдущей главе. Мы узнали, что есть множество способов его измерить: к примеру, коэффициент 50/10 или доля дохода 1 % на верхушке шкалы заработка. А что, если придумать обобщенный методы измерения, который объединял бы все способы измерения распределения дохода? Такие обобщенные методы существуют, и мы уже говорили о самом известном, коэффициенте Джини, названном в честь итальянского статистика начала двадцатого века Коррадо Джини.

Как и остальные способы измерить неравенства, коэффициент Джини что-то оставляет за кадром. Если смотреть с глобальной точки зрения, он падает, то есть разрыв в доходах сокращается. Это происходит потому, что множество людей, в первую очередь в Китае и Японии, которые раньше жили в нищете, теперь живут намного лучше. В расчетах, необходимых для определения коэффициента Джини, это обогащение компенсирует неравенство в верхней половине шкалы доходов, где очень богатые уходят в отрыв, оставляя позади людей просто обеспеченных^6. Всю эту информацию невозможно уместить в одно-единственное число. Но коэффициент Джини успешно отражает ситуацию людей, получающих самые разные доходы. Если взять у миллиардера доллар и отдать его миллионеру, верхний 1 % доли доходов не изменится, так как доллар останется во власти 1 % на верхушке. Но если взять доллар у человека богатого (неважно, насколько) и отдать его человеку бедному (опять же, неважно, насколько), коэффициент Джини упадет.

Но есть с этим коэффициентом одна проблема: он плохо воспринимается на уровне интуитивном. Можно с легкостью представить себе страну, где коэффициент Джини равен нулю: там доход у всех одинаковый. Так же легко представить себе страну с коэффициентом 100: там тиран-президент заграбастал себе весь доход, а остальные не получают ни гроша. Но каково жить в стране, где коэффициент Джини равен, скажем, 34 %?

Если вы живете в Соединенном королевстве, то на этот вопрос ответите без труда^7. Но даже специалист по распределению доходов, скорее всего, поймет, что означают эти 34 %, только сравнив их с коэффициентами других стран. К примеру, в Китае это 50 %, в США – 42 %, в Финляндии – 25 %. Если рассчитывать по всему миру, включая и беднейшие африканские страны, и самые богатые нефтедобывающие страны, то коэффициент Джини составит 65 %. Это больше, чем в любой отдельно взятой стране^8.

Но еще легче понять коэффициент Джини, проделав те же подсчеты не с доходом, а с чем-то другим. Например, с жизнью. Как и доход, жизнь распределена неравномерно. Кто-то умирает, едва появившись на свет, а кто-то живет 100 лет. Но и то и другое, случается не так часто: большинство людей живут как минимум 60 лет, а за порог 90 лет переступают немногие. Так что можно ожидать, что всемирный коэффициент по продолжительности жизни будет невысок. Так и есть: он составляет менее 20 %.

А как насчет роста взрослых людей? Все мы примерно представляем себе, что колебания тут небольшие, поэтому он может служить точкой отсчета. Если мои расчеты на коленке верны, то этот коэффициент менее 5 %.

Как-то раз для моей рубрики в газете мне пришлось подсчитать коэффициент Джини по недавней сексуальной активности жителей Соединенного королевства в возрасте от 35 до 44 лет. (Представляю, как вы оживились.) Коэффициент составляет 58 %, что намного превышает коэффициент Джини по доходам, которой в этой стране составляет 34 %9. Ожидаемо ли, что коэффициент по сексуальной активности выше коэффициента по доходам? Я не знаю наверняка. Но то, что он выше, – это точно. Десятикратный разрыв в сексуальной активности (то есть один человек занимается сексом раз в месяц, а другой – 10 раз) встречается намного чаще, чем десятикратный разрыв в доходах. В случае с продолжительностью жизни такой разрыв, то есть разрыв между столетним стариком и ребенком 10 лет, встречается еще реже – и слава Богу. А десятикратный разрыв в росте взрослых людей? Дело неслыханное даже в книге рекордов Гиннесса.

Еще один способ отступить на шаг назад, чтобы увидеть всю картину, – это понять масштаб происходящего.

Когда вам сообщают статистическую информацию, спросите себя: «Это много или мало?» Майкл Бластлэнд и сэр Эндрю Дилнот частенько задают этот наивный, но мощный вопрос^10.

Возьмем, скажем, заявление, что обещанная Дональдом Трампом стена между США и Мексикой обойдется стране в 25 миллиардов долларов. Это много или мало? Звучит, конечно, как число немаленькое, но чтобы по-настоящему его оценить, нужно его с чем-то сравнить. Скажем, расходы США на оборону – почти 700 миллиардов долларов, или два миллиарда долларов в день. Значит, затраты на стену соответствуют затратам США на две недели военных действий. Или зайдем с другой стороны: в расчете на каждого жителя США стена стоит 75 долларов, так как в стране около 325 миллионов человек. Разделив 25 миллиардов на 325 миллионов, получим что-то около 75 долларов[20]. Это много или мало? Решайте сами. Думаю, что благодаря всем этим сравнениям решить будет легче.

Предприниматель Эндрю Эллиот так полюбил вопрос «Это много или мало?», что назвал так свою книгу. Эллиот считает, что каждый из нас должен запомнить несколько «чисел-ориентиров», чтобы сравнивать было легче. Вот несколько примеров.

• Население США составляет 325 миллионов. Население Соединенного королевства – 65 миллионов. Население мира – 7,5 миллиардов.

• Назовите любое число меньше 60. В Соединенном королевстве живет около 800 000 людей соответствующего возраста. Если правило касается, скажем, детей трех лет, то их наберется 800 000. В США на каждый возраст до 60 лет приходится 4 миллиона людей.

• Диаметр земли: 40 000 километров. В зависимости от того, как мы его измеряем – по экватору или через полюса, – он слегка меняется, но незначительно.

• Расстояние от Бостона на восточном побережье США до Сиэттла на западном: 5000 км.

• Длина кровати: 2 метра. Эллиот отмечает, что, зная этот факт, вам легче будет представить себе размеры комнаты. Просто спросите, сколько кроватей в ней поместится.

• ВВП США составляет около 20 триллионов долларов (или 20 000 миллиардов). Сколько на эти деньги можно понастроить пограничных стен! Было бы желание.

• 100 000 слов: длина стандартного романа.

• 381 метр: высота Эмпайр-стейт-билдинг. (Или около сотни этажей.)

Лично мне нравится помнить такого рода числа. Такой уж я человек. И я понял, что чем больше «чисел-ориентиров» у вас в голове, тем понятнее становятся другие «числа-ориентиры». Но, конечно, совершенно необязательно их зазубривать. Всегда можно использовать какой-нибудь надежный ресурс, вроде справочника или сайта. Да и вообще, проверка никогда не помешает.

Ну вот мы вооружились «числами-ориентирами». Работать с ними легче легкого. Можно cравнивать числа (скажем, отчет в 10 000 слов вроде бы длинный, но стандартный роман в 10 раз длиннее). Можно делить одни числа на другие (военный бюджет США в пересчете на душу населения составляет 2000 долларов в год). Запомните несколько таких полезных чисел или загляните в какой-нибудь надежный источник, а потом займитесь нехитрой математикой. Калькулятором пользоваться можно. Все это несложно, но очень поучительно[21].

В идеальном мире, конечно, нам не нужно было этим заниматься: мы могли бы с уверенностью пользоваться данными, полученными из СМИ. А в придачу к ним не помешали бы и контекст, и конкретный угол зрения, чтобы как следует разобраться в ситуации. Самые добросовестные издания к этому и стремятся. Но ни о контексте, ни об угле зрения мы не узнаем из первой полосы газеты.

Мы уже знаем, почему так происходит: причина в частоте потребления новостей.

И в газете, и в выпуске новостей по телевизору, и на новостном сайте гвоздем программы становятся самые драматические и захватывающие и важные события, потому что типичный потребитель последний раз пользовался этим ресурсом лишь несколько часов назад. Некоторые любители покритиковать СМИ скажут вам, что есть еще одна причина, по которой новостные ресурсы не интересуются ни контекстом, ни углом зрения: людей привлекают плохие новости. Ханс Рослинг, один из авторов «Фактологичности» и страстный проповедник более реалистичного, основанного на надежных данных взгляда на мир, называет это «инстинктом негатива». А если вы хотите представить ситуацию в черном свете, первым делом избавьтесь от контекста.

Я с опаской отношусь к мысли, что мы предрасположены к дурным новостям, потому что в целом люди довольно оптимистичны. Психолог Тали Шарот считает, что у 80 % людей можно наблюдать «эффект оптимиста». Это означает, что люди систематически переоценивают свою продолжительность жизни, карьерные перспективы и таланты, игнорируя риск заболеть, стать профнепригодным или развестись с партнером. Нобелевский лауреат и один из отцов-основателей поведенческой экономики Даниэль Канеман считает, что из всех когнитивных искажений чрезмерная самоуверенность стоит на первом месте^1213.

Во многом мы, люди, существа вполне оптимистичные – иногда даже чересчур оптимистичные.

Более правдоподобное объяснение заключается в том, что нас привлекают неожиданные новости, а подобные новости чаще плохие, чем хорошие^14. Если бы СМИ были зациклены только на негативной информации, тогда они чаще сообщали бы о таких вещах, как смерть, вызванная курением. В сентябре 2001 года, когда произошел самый масштабный теракт в истории США, от связанных с курением болезней умерло в 10 раз больше людей, чем от рук террористов^15. Даже в еженедельном журнале можно было с чистой совестью написать, где-нибудь в самом конце, что в ходе этой кошмарной недели сигареты убили больше, чем «Аль-Каида». Газеты проигнорировали смерти, наступившие в результате курения, поскольку предпочли более шокирующую информацию.

Конечно, шокирующие новости могут быть и хорошими. Однако, если верить психологу Стивену Пинкеру, хорошие новости, как правило, происходят медленно, а дурные случаются резко^16.

Это понятно. В конце концов, ломать – не строить. Давайте повторим мыслительный эксперимент, о котором великий психолог Амос Тверски рассказал юному Пинкеру^17. Представьте себе наилучшее из всех возможных событий, которое могло бы сегодня произойти. К примеру, вы выиграли лотерею. (Не уверен, правда, что это хорошая новость.) Есть и другие случаи, когда одномоментно случается нечто чудесное. Вы много месяцев безуспешно пытались зачать ребенка, и наконец-то тест на беременность оказался положительным. Вы пытались получить повышение или поступить в университет – и все вышло, как вы хотели. Но для большинства людей в обычный день вероятность того, что их жизнь вдруг резко и неожиданно изменится к лучшему, не слишком велика. Многие люди и так на жизнь не жалуются, а если жалуются, поворот к лучшему произойдет, скорее всего, в ходе медленных изменений, а не благодаря нежданному чуду.

Но как насчет резкой смены к худшему? О, это представить легко. Вам или вашему близкому диагностировали рак, или вас сбил грузовик, или на вас напали. Дома пожар или налет грабителей. Вас уволили. Вас обвинили в преступлении, которого вы не совершали. Вы узнали, что ваш партнер вам изменяет или хочет развода. Все эти идеи я накидал без особого труда, да и вам, думаю, не придется для этого потеть до напряжения, хотя не исключено, что вас бросит в холодный пот. Этот список можно продолжать до бесконечности.

Значит, когда новостные ресурсы хотят привлечь внимание, они подбирают необычные и неожиданные события, произошедшие за короткий отрезок времени. И новости эти, скорее всего, хорошими не будут.

Желание привлечь внимание также влияет на тактику политиков, благотворительных организаций и активистов. Они знают: чтобы попасть в газеты, нужно сообщить что-то удивительное. К примеру, в мае 2015 года британские СМИ сообщили тревожную новость: у людей среднего возраста все чаще случаются инсульты. Вывод был основан на официальной статистической информации, которую «Ассоциация по предотвращению инсультов» особо подчеркнула. Глава организации высказался так: «Мы встревожены ростом числа инсультов среди людей трудоспособного возраста»18. К счастью, это не так. Благодаря улучшению питания, новым методам лечения и общественным кампаниям инсульты случаются реже, однако те же самые кампании призывают обращаться в больницу при малейшем подозрении на «малый инсульт». В результате число людей, которых положили в больницу из-за инсульта, выросло – или, если пользоваться термином «Ассоциации», «взмыло до небес». А ведь именно «Ассоциация по предотвращению инсультов» стояла за этой новостью. На самом деле количество случаев инсульта в Соединенном королевстве уже долгое время заметно и планомерно снижается среди большинства возрастных групп. Но разве такая новость привлечет внимание? А без внимания не будет и пожертвований.

Или еще пример. В конце 2016 года Oxfam жаловался, что «всемирная борьба с бедностью идет крайне успешно на всех фронтах, кроме одного из важнейших: убеждений. Согласно новому всемирному исследованию… 87 % жителей земли полагают, что всемирная бедность за последние 20 лет либо ухудшилась, либо осталась на прежнем уровне. На самом же деле верно совсем обратное: она сократилась в два раза»19. Это сообщение не получило того внимания, что досталось на долю сообщения, рассмотренного нами в прошлой главе сообщения о 85 (или восьми?) людях, обладающих теми же средствами, что и половина людей в мире (или все-таки все люди в мире?). В заголовки попадают только паникерские новости, так что понятно, почему людям кажется, что мир катится в тартарары.

В Соединенном королевстве люди не слишком обеспокоены такими вопросами, как иммиграция, подростковая беременность, преступность и безработица на уровне их региона – но зато их страшно тревожат все эти вещи на уровне страны. Примерно то же заметно, если спросить людей о том, что лично у них с работой и как дело обстоит с экономикой всей страны.

Большинство людей считают, что лично у них все хорошо, но вот за мир они переживают^20.

Скорее всего, вызвано это тем, что мы собственными глазами видим, что происходит в нашем регионе, но в плане информации об остальном мире нам приходится полагаться на СМИ. Может быть, «инстинкт негатива» и не приводит к засилью плохих новостей, но в такой ситуации он определенно активизируется.

В 1993 году Мартин Льюис, в то время самый популярный ведущий новостей в Соединенном королевстве, заявил, что СМИ должны больше времени уделять хорошим новостям^21. Коллеги его засмеяли и представили дело так, как будто он просил больше времени уделять всяким жизнерадостным роликам с собаками на скейтбордах, которые часто пускали в конце новостной программы, чтобы сгладить неприятное послевкусие плохих новостей. Это было несправедливо[22]: Льюис недвусмысленно призывал увеличить число по-настоящему хороших новостей, а не предшественников сегодняшних видео с котами, рассекающими домашние просторы на роботах-пылесосах.

– Хорошие новости существуют, – писал Льюис, – и они остаются у нас в памяти, так как происходят нечасто. К счастью, он неправ. Льюис писал это в 1993 году, и с того времени каждый день 154 000 человек удавалось выбраться из крайней нищеты. В 1980 году прививки от болезней вроде кори, дифтерии и полиомиелита делали примерно 20 % детей в возрасте одного года, а 80 % оставались без прививок. Теперь же среди детей, которым исполнился год, прививки делают как минимум 85 %2223. Мы уже видели, как сильно снизилась детская смертность. Хороших новостей пруд пруди, и они не остаются у нас в памяти вовсе не потому, что происходят нечасто. Наоборот: они не запоминаются, так как происходят постоянно. Хорошие истории случаются так часто, что нет смысла писать о них в газетах. «ВЧЕРА ОКОЛО 154 000 ЛЮДЕЙ ВЫБРАЛИСЬ ИЗ НИЩЕТЫ!» Факт верный, но на новость не потянет.

В ежедневных новостях не сообщают, сколько людей выкарабкались из нищеты за прошедший день, и навряд ли начнут это делать. Когда в 2004–2005 годах я работал во Всемирном банке, мы обновляли статистику по крайней нищете всего лишь раз в три года. При желании можно было написать по этой статистике газетную статью, но обновления по теме выходили бы раз в 1000 дней. Никакая уважающая себя газета не станет изо дня в день перепечатывать одну и ту же статью с примечанием: «Мы это уже слышали, но это все еще правда!» Поэтому сокращение числа людей, живущих в нищете, не освещается, а вместе с ним за бортом остаются десятки других историй: о распространении грамотности, демократии, всеобщего избирательного права и образования, доступа к чистой воде, прививок, об урожаях, о том, как идут на спад голод и детская смертность, а также число смертей в результате авиакатастроф, да даже о ценах на солнечную энергию^24.

И дело не в том, что эти истории слишком оптимистичны, а в частоте, с которой о них рассказывается. Мрачные сюжеты, если рассказывать их не с правильной частотой, часто тоже обходят вниманием – это мы видели на примере курения, самой стабильной и оттого самой скучной причины массовых смертей. Изменение климата не игнорируют, но о нем обычно напрямую не сообщается. Вместо этого освещаются осознанные попытки привлечь к нему вниманию: протесты, съезды и изредка научные или правительственные доклады. Такую информацию суют в раздел «О погоде», что само по себе возмутительно. А о таких медленно меняющихся показателях климатического изменения, как повышение всемирной температуры, сообщают очень редко.

Еще один пример возьму из сферы финансов. В 2004 и 2005 годах Джиллиан Тетт, моя коллега по «The Financial Times», писала о том, что появляются огромные финансовые рынки ссудного капитала и производных финансовых инструментов. Они играли второстепенную роль; звездами же были кредитная ставка, курс обмена валют и другие финансовые показатели. Мировая финансовая система напоминала айсберг: над водой сверкали и переливались рынки ценных бумаг, которые без труда можно увидеть и обсудить, а в глубинах таились невидимые громады: рынки ссудного капитала и производных финансовых инструментов. Рынки ценных бумаг неустанно делятся последними данными. Каждый день в вечерних новостях говорится о ценах фондовых бирж на момент их закрытия. Но крайне важная информация о размере рынков производный ценных бумаг печатается Банком международных расчетов лишь раз в три года. Поскольку скорость, с которой изменяются данные, не соответствовала тому, как часто выходят финансовые газеты, эти данные никогда не освещались так, как они этого заслуживали. А данные эти были как раз плохими новостями, и их следовало бы распространить пошире. Именно проблемы с этими рынками были в эпицентре разрушительного финансового кризиса 2007–2008 годов. Джиллиан Тетт могла не кривя душой сказать, что следила за этими рынками до того, как это стало модным^25.

Некоторые считают, что лучше всего просто перестать читать газеты. Рольф Добелли, например, приводит аж 10 причин, по которым не следует читать новости (правда, делает он это почему-то в «The Guardian», то есть в газете^26). Нассим Талеб, автор «Черного лебедя», лаконичен: «Чтобы излечиться от газет, нужно целый год читать газеты недельной давности»27.

Поскольку сам я работаю в газете, вы, наверное, думаете, что меня возмущают такие выпады. Но в чем-то они мне близки. Я часто замечаю, что моя ежесубботняя колонка в «The Financial Times» совершенно не связана с новостями последней недели. Не люблю я идти по горячим следам. В поисках тем я вдохновляюсь прочитанным в книгах и научных работах, а также своими размышлениями о жизни. Постоянные слушатели программы «Более-менее» часто говорят, что предпочитают нашу программу круглосуточным новостям на радио и ТВ. Это не может не радовать, но порой мне кажется, что нас хвалят за вещь совершенно естественную. Наш ритм по определению отличается от ритма круглосуточных новостей. Программа выходит раз в неделю, так что у нас обычно есть пара дней обдумать сказанное (или незамеченное) в сумятице прямого эфира. Зачастую у нас есть на раздумья недели, а то и месяцы. К чему спешить с сюжетом, если можно его как следует изучить? А о том, что кто-то перехватит наш сюжет, мы не волнуемся: кто, кроме нас, будет писать о таких занудных темах?

Как колумнист, я не могу не следить за новостями, но я уделяю им куда меньшее внимание, чем мои коллеги, – иногда их это злит.

Ежедневные новости всегда более информативны, чем круглосуточные, а еженедельные обычно информативнее ежедневных. Книги и того лучше. Даже если я читаю ежедневную или еженедельную газету, я часто замечаю, что предпочитаю не последние новости, а неторопливые объяснения и анализ.

Если вы без новостей жить не можете, не стремитесь так к скорости, лучше идти вглубь и вширь. Если новости тревожные, делать это нелегко, но это хорошая привычка. Очень редко когда новости требуют от нас немедленной реакции, если только это не информация о пробках или предупреждение о стихийном бедствии. Если вы узнаете о них не прямо сейчас, а через час или через неделю, вы узнаете ничуть не меньше – а может быть, и больше. Подумайте: что из того, что затерялось в шумихе непрерывных новостных сообщений, может стать важной темой для еженедельного журнала или подкаста?

В безумные дни начала пандемии коронавируса издание «Scientific American» так предостерегало журналистов: «Те факты об эпидемии, которым уже несколько дней, гораздо надежнее свежих «фактов», которые могут быть ошибочными, нерепрезентативными и, следовательно, только собьют вас с толку… На вопрос, на который сегодня отвечают лишь предположениями, хоть и основанными на информации, завтра, возможно, смогут ответить при помощи фактов»28. Это мудрый совет, и не только для журналистов, но и вообще для всех людей. Так что сколько бы новостей вы ни читали, постарайтесь находить более долгосрочную и медленную информацию. Вы заметите то, чего другие не заметили, – как хорошее, так и плохое.

Что же мы успели узнать о том, как оценивать статистическое заявление? В первой главе я советовал вам отметить, какие чувства у вас вызывает это заявление, во второй главе – аккуратно сравнить заявление с вашим личным опытом, а в третьей – спросить себя, понимаете ли вы, что означает это заявление. Все это немудреные принципы здравого смысла. В этой главе я ввел еще один принцип: отшагните назад и найдите информацию, которая позволит рассмотреть это заявление в контексте. Попробуйте нащупать тенденцию. Сообщение, что «случилось еще одно ужасающее преступление», может прекрасно сосуществовать с новостью, что «в целом преступность значительно снизилась». Найдите что-то, что позволит вам понять масштаб происходящего, – к примеру, сравните ситуацию в одной стране с ситуациями в других странах или рассчитайте предложенные государством расходы на душу населения.

Эти методы может использовать любой желающий. Специальные познания тут не нужны. В совокупности они помогут вам пролить свет на статистическую информацию. Но иногда нужно копнуть вглубь и узнать, как именно была получена статистика. Сейчас я расскажу, как это делается.

Правило пятое

Узнайте предысторию

– Каждый раз, когда происходит соитие, тысячи миллионов сперматозоидов сражаются за одну-единственную яйцеклетку. Умножьте эту вероятность на несметное число поколений… а на свет появились вы, именно вы. Извлечь столь определенную форму из хаоса невероятий, словно превращая воздух в золото… вот самая невероятная невероятность…

– Но так можно сказать про любого человека на свете!

– Да. Про любого человека на свете… Но на свете столько людей, эти чудеса так заполонили все вокруг, что они становятся обыкновенными и мы забываем…

Алан Мур, «Стражи»

Лет 20 тому назад два известных психолога, Шина Айенгар и Марк Леппер, устроили в одном дорогом калифорнийском магазине дегустацию варенья. Иногда они предлагали лишь шесть видов, а иногда – 24. Те, кто попробовал варенье, получали купон на скидку. Батарея из 24 варений привлекала больше внимания, но мало кто совершил покупку. А вот если выставлялось только шесть видов варенья, продажи были выше^1.

Парадоксальный результат исследования получил бешеную популярность: он попал в самое яблочко. Чем меньше выбора, тем больше отклика! Об этом рассказывали в популярных статьях по психологии, книгах и лекциях TED. Результат был неожиданным, но выглядел правдоподобно. Мало кто смог бы его предугадать, но, когда о нем стало известно, людям стало казаться, что они всегда это знали.

Так как я экономист, мне эта история казалась странной. Согласно экономической теории, люди любят, когда вариантов выбора много, и каким бы широким ни был ассортимент, он их не отпугнет. Но экономисты тоже иногда ошибаются, так что странность истории про варенье не в этом.

Удивительно было вот что. Если верить исследованию, последствия увеличения выбора были невероятными: лишь 3 % тех, кто попробовал варенье на стойке с 24 видами, воспользовались скидкой. А среди тех, кто дегустировал варенье на стойке с шестью видами, скидку использовали 30 %. Из этого следует, что, урезав ассортимент, продавцы смогут увеличить продажи в 10 раз! Как-то не верится. В Draeger’s, супермаркете, где проводился эксперимент, было представлено 300 видов варенья и 250 видов горчицы. И Draeger’s вроде бы на продажи не жаловался. Неужели там упустили такой прекрасный прием? В Starbucks вариантов комбинаций напитков – целые тысячи, и, опять же, у Starbucks тоже дела были в порядке. Так что мне было любопытно: универсален ли этот принцип? С другой стороны, речь шла о серьезном эксперименте и серьезных ученых. А разве не надо быть гибким во взглядах, изменяя их, если обнаруживаются новые факты?

И однажды на конференции я познакомился с исследователем, который посоветовал мне обратиться к молодому психологу по имени Беньямин Шайбенхенне. Так я и сделал. У Шайбехенне не было никаких причин сомневаться в выводе Айенгар и Леппера, что большое количество вариантов отпугивает. Но, по своему опыту, он знал то же, что и я: многие успешные предприниматели предлагают невероятно широкий выбор. Не противоречит ли этот факт результатам эксперимента? У Шайбенхенне была теория: компании помогали потребителям ориентироваться в море выбора. Звучит правдоподобно. Может быть, тут как-то замешана привычка: обычно люди ходят в магазин, чтобы купить то же, что и в прошлый раз, а не какое-нибудь модное новое варенье. Может быть, все дело было в указателях? Или в том, что продукты как-то особым образом расставляют по полкам, чтобы глаза не так разбегались? Все это было вполне вероятно, так что Шайбехенне собрался это проверить^2.

Начал он с того, что повторил эксперимент с вареньем, чтобы была точка отсчета, собираясь после этого заняться вариациями. Но результаты эксперимента не соответствовали результатам эксперимента его предшественников – вернее, вовсе им не соответствовали. Айенгар и Леппер обнаружили, что широкий выбор сильно демотивирует. Повторив эксперимент, Шайбенхенне ничего такого не заметил. Примерно то же сделал другой исследователь, Райнер Грайфенедер, только вместо варенья у него были дорогие конфеты. Как и Шайбехенне, он не смог увидеть ничего, что предполагало бы, что выбор – вещь плохая. Грайфенедер и Шайбехенне объединились и перебрали все исследования, посвященные демотивирующему эффекту выбора. Таких исследований было немало, но далеко не все были опубликованы.

Когда все исследования, и опубликованные, и неопубликованные, свели вместе, результат был смешанным. Иногда широкий выбор мотивирует, а иногда демотивирует. В опубликованных работах, как правило, говорилось о значительном эффекте, положительном или отрицательном. А в неопубликованных работах часто сообщалось, что никакой разницы вообще не было. Усредненный же эффект был равен нулю^3.

От такого становится как-то не по себе. Мы сталкивались с ошибочными заявлениями, когда исследователи преследовали какую-то цель, как в случае с Oxfam, которое хотело привлечь к себе побольше внимания, а также в случаях, когда исследователи не замечали какую-то небольшую деталь, как в ситуациях, когда для подсчета преждевременно закончившихся беременностей использовали разные слова. Но тут речь идет об ученых. Казалось бы, что все небольшие детали будут подмечены, а единственной целью исследователей будет поиск истины. Когда дело касается кампаний или сенсационных заголовков, понятно, что нужно держать ухо востро, но разве научные журналы не заслуживают большего доверия? Как я уже говорил, у Айенгара и Леппера была великолепная репутация. Возможно ли, что они целиком и полностью ошибались? А если так, то в чем именно состояла ошибка? И что теперь делать, когда в каком-нибудь научно-популярном журнале или книжном мы наткнемся на очередное парадоксальное открытие?

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте на минутку переключимся на другую тему и поразмыслим о самом знаменитом во всем интернете картофельном салате.

Kickstarter может показаться самым легким способом собрать денег. Этот краудфандинговый сайт прорвался вперед в 2012 году, когда Pebble, одна из первых моделей умных часов, собрала больше 10 миллиона долларов. А в 2014 проект сумки-холодильника для пикников собрал аж 13 миллионов. Спору нет, Coolest превосходил остальные переносные холодильники настолько же, насколько швейцарский складной нож превосходит ножик для масла. В нем была встроенная зарядка для USB, а также мешалка для коктейлей и динамики. Проект поддержали невероятно много людей. Впрочем, часы Pebble взяли реванш в 2015 году, когда улучшенная модель собрала более 20 миллионов долларов.

Но проект Зака Брауна по кличке «Атас» одержал еще более невероятную победу. Зак собирался собрать на сайте Kickstarter 10 долларов, чтобы приготовить картофельный салат, а в итоге набрал 55 492 доллара. Мало кто из хипстеров может похвастаться такой прибыльной шуткой^4.

Читая о приключениях Зака Брауна, я прикидывал, какой бы проект состряпать на Kickstarter, и представлял, как я сижу на диване, а деньги сами плывут ко мне в руки.

Наверное, та же мысль пришла в голову Дэвиду Макгрегору. Он запросил 3600 фунтов на поездку по Шотландии. По результатам путешествия он намеревался создать альбом с шотландскими пейзажами. Отличный способ накопить и на искусство, и на поездку, правда? У Джонатана Рейтера был более честолюбивый проект: он придумал Bizzfit, программу по подбору работодателей и работников, и просил на это 35 000 долларов. Бизнес-идея была и у дизайнера Шэннон Лаймбернер: она собирала деньги на модели своей новой линейки купальников, но ей нужно было всего каких-то 1700 долларов. А два брата из города Сиракузы, штат Нью-Йорк, затеяли кампанию по сбору 400 долларов, на которые собирались заснять, как пугают соседей на Хэллоуин.

У всех этих непохожих друг на друга кампаний было одно сходство: их не поддержал ни один человек. Их создатели не смогли уговорить незнакомцев, друзей, да что там – даже своих родных – пожертвовать хотя бы один цент.

Этими историями о неудачах на Kickstarter я обязан Сильвио Лоруссо, художнику и дизайнеру из Венеции. Для своего сайта Kickended.com Лоруссо прочесал Kickstarter в поисках всех проектов, которые не получили абсолютно никакой поддержки. (А таких немало: около 10 % всех проектов на Kickstarter ничего не собирают, тогда как желаемую сумму набирают менее 40 %.)

Сайт Kickended выполняет благородную задачу. Он напоминает нам, что то, что мы видим в мире, не отражает мир, так как значительно искажено из-за нашей предвзятости. Обычно, говоря о предвзятости, мы подразумеваем осознанное идеологическое пристрастие, но зачастую предвзятость возникает из-за того, что о каких-то событиях мы узнаем, а какие-то отсеиваются.

Не припомню ни одного репортажа или поста о том, как молодые и амбициозные музыканты группы Stereotypical Daydream пытались собрать на Kickstarter 8000 долларов, чтобы записать альбом. («Мы и так и этак пытались собрать деньги, чтобы записать настоящий альбом в профессиональной студии, но, к сожалению, нам все равно не хватает».) Вряд ли вы удивитесь, если я скажу вам, что кампания не приблизила их к цели ни на единый цент.

С другой стороны, я немало слышал о часах Pebble, сумке-холодильнике Coolest и даже о том пресловутом картофельном салате. Может создаться впечатление, что перспективы кампаний на Kickstarter куда более радужные, чем то есть на самом деле, но, к счастью, я не так наивен.

Разумеется, такие искажения существуют не только на Kickstarter. Почти все книги, которые мы читаем, – это бестселлеры, но большинство книг таковыми не являются, а большинство замыслов книг так и остается замыслами. То же самое можно сказать о музыке, кино и бизнесе.

Даже случаи заболевания ковидом подвержены так называемому «избирательному вниманию»: если вы чувствуете себя плохо, вы идете к врачу и сдаете тест; если чувствуете себя хорошо, сидите дома. В итоге болезнь кажется еще более опасной, чем на самом деле. Хотя специалисты по статистике прекрасно осознают эту проблему, без систематического тестирования решить ее трудно. А в начале пандемии, когда нужно было принимать самые важные решения, систематического тестирования толком и не было.

Есть известная история про математика Абрахама Вальда, к которому в 1943 году обратились с просьбой посоветовать, как воздушному флоту США укрепить самолеты. Фюзеляж и крылья самолетов, возвращавшихся с боевых вылетов, были испещрены пробоинами от пуль. Может, укрепить эти места броневым покрытием? Ответ Вальда неспециалисту понятен не будет, но суть в следующем: мы видим повреждения исключительно в самолетах, которые возвращаются. А как насчет сбитых? На уцелевших самолетах редко бывают повреждены двигатели или бензобаки. Возможно, это потому, что в эти места редко попадают. А может быть и по-другому: если в эти места попадают, то пиши пропало. Если брать только уцелевшие самолеты, совершая «ошибку выжившего», то мы так и не поймем, какие места в действительности уязвимы^5.

Но на самом деле ситуация еще сложнее. Даже рассказывая историю об «ошибке выжившего», мы совершаем «ошибку выжившего». Она мало похожа на то, что действительно сделал Абрахам Вальд, а именно – на аналитическое исследование, полное сложных технических деталей. Об этом никто не вспоминает. Помнят лишь расцвеченную деталями историю о том, как одного математика осенила гениальная догадка. Что было на самом деле и что от этого осталось – обычно две совершенно разные вещи^6.

Таким образом, Kickended важен как контраст к захватывающим историям успеха на Kickstarter. Если об успехе трубят во все трубы, а неудачи предают забвению (как оно обычно и бывает), то взять репрезентативную пробу не так-то просто.

Кажется, история с вареньями немного проясняется. Как и в случае с сумкой-холодильником Coolest, она пользовалась бешеной популярностью, но лишь выборочно отражала то, что на самом деле произошло. Беньямин Шайбехенне сделал примерно то же, что и Сильвио Лоруссо, создатель Kickended. Он обратился не только к прославившемуся эксперименту, но и ко всем экспериментам, которые привели к иным результатам и мирно канули в Лету. Благодаря этому и результаты он получил иные.

Сейчас я расскажу вам еще одну историю, а вы, пожалуйста, держите в голове историю с Kickended. В мае 2010 года в «Журнал о личностной и социальной психологии» поступила удивительная статья авторства Дарила Бема, маститого ученого-психолога. А удивительным в ней было то, что из приведенной Бемом правдоподобной, вроде бы, статистики делался совершенно неправдоподобный вывод: люди способны видеть будущее. Проведено было девять экспериментов. В одном участники видели на экране картинку с двумя шторками. Им говорили, что за одной из них – эротическая фотография. Задача была проста: определить при помощи интуиции, за какой именно шторкой. Участник выбирает шторку, а затем – уже после того, как выбор был сделан, – компьютер случайным образом решает, за какую шторку поместить фотографию. Если процент верных догадок значительно выше, чем можно было предположить согласно теории вероятности, значит, эксперимент докажет, что предвидение существует. Так и случилось^7.

Был в статье описан и другой эксперимент: участникам показывали список из 48 слов и проверяли, сколько слов они запомнят. Затем некоторых участников просили попрактиковаться, набирая на клавиатуре каждое из этих слов. В другой ситуации никого бы не удивило, что с практикой лучше запоминаешь, но в случае с Бемом выяснилось, что практика работает, даже если тест на память провести до нее.

Этому вообще можно верить? Не забудьте, что статью «Предчувствование будущего» напечатали в известном научном журнале и она прошла экспертное рецензирование. Описанные в ней эксперименты прошли стандартные статистические тесты, разработанные, чтобы исключить случайность результатов. То есть у нас есть основания полагать, что Бем и правда обнаружил предвидение.

Разумеется, оснований полагать, что ничего такого он не обнаружил, у нас гораздо больше, потому что предвидение нарушило бы старые добрые законы физики. Так что убежденный скептицизм тут вполне уместен.

Как говорится, невероятные утверждения требуют невероятных доказательств.

Но как же Бем получил такие убедительные доказательства, что его статью напечатали? Непонятно. Но станет понятней, если мы вспомним о сайте Kickended.

После того как статья Бема про предвидение вышла в «Журнале личностной и социальной психологии», было проведено еще несколько исследований с использованием тех же методов. Ни одно из них не обнаружило доказательств предвидения. Журнал эти исследования печатать отказался. (Критический комментарий все-таки напечатали, но это не совсем то.) Отказ объяснили тем, что журнал «не печатает повторных экспериментов», то есть, если уже вышла статья с доказательством какого-то эффекта, никаких дополнительных статей, проверяющих этот эффект, печататься не будет. Звучит вроде как логично: кому захочется читать статьи, доказывающие то, что и так уже доказано? Но на самом деле это приводит к абсурдной ситуации: если то, что «и так уже доказано» оказывается неверным, вы об этом никогда не узнаете. После невероятной находки Бема вопрос был снят^8.

Но ведь Бем и поставил этот вопрос. Сильно сомневаюсь, что до Бема какой-либо себя уважающий журнал напечатал исследование с такой аннотацией: «Мы испытали несколько сотен студентов, чтобы узнать, могут ли они заглянуть в будущее. Оказалось, что нет».

Значит, здесь работает тот же «эффект выжившего», что и в освещении проектов на Kickstarter и попыткам предотвратить повреждения самолетов, руководствуясь лишь теми самолетами, чьи повреждения не привели к их гибели. Не сомневаюсь, что из всех возможных исследований на тему предвидения редколлегию интересовали только те, которые предвидение подтверждали. И дело не в том, что редколлегия была заинтересована в определенном решении вопроса. Она и правда была заинтересована, но в другом: в новых и неожиданных открытиях. До Бема тот факт, что студенты, похоже, неспособны заглянуть в будущее, никому не был интересен. А после Бема этот факт рассматривался бы как попытка повторить эксперимент, что журнал не приветствовал. Другими словами, публикации удостоили только доказательства предвидения, потому что только они были неожиданны. А исследования без доказательств предвидения были как бомбардировщики, которым прострелили бак с горючим: как бы часто это ни случалось, мы ничего не узнаем.

Открытие, что «выбор демотивирует», гораздо правдоподобнее открытия, что «студенты могут заглянуть в будущее», но это не значит, что эксперимент с вареньями не подвержен «эффекту выжившего». Представим, что до эксперимента Айенгар и Леппера мы написали в редакцию журнала по психологии о следующем исследовании: «У нас были стойки дегустации разных видов сыра. Иногда на стойках было 24 вида сыра, а иногда – только три. В дни, когда людям предлагали больший выбор сыра, вероятность покупки немного повышалась». Тоже мне новость. Кто напечатает такую скучищу? Только когда Айенгар и Леппер провели эксперимент с совершенно обратным результатом, они смогли пробиться в журнал – что там, они стали популярней сумки-холодильника «Coolest».

Если читать исключительно об экспериментах, опубликованных в «Журнале личностной и социальной психологии», может показаться, что люди и правда способны заглянуть в будущее. Эта разновидность «эффекта выжившего» называется, по понятным причинам, «эффектом публикации». Интересные исследования публикуются, а тем, в которых нет открытий или которые не воспроизводят результаты опубликованных экспериментов, издательство будет ставить палки в колеса.

Открытие Бема было своего рода картофельным салатом за 55 тысяч долларов: крайне нетипичное и, как следствие, получившее крайнюю популярность. А неопубликованные воспроизведения эксперимента Бема походили на попытки группы Stereotypical Daydream собрать средства на альбом. Ничего не случилось, и всем на это плевать.

Хотя… нет, в этот раз не всем плевать.

– Эта статья написана очень изящно, – говорит Брайан Носек об исследовании Дэрила Бема. – Написана по всем правилам и очень, очень изящно.

Носек, психолог из Университета Вирджинии, прекрасно понял: если Бем руководствовался правилами научной психологии и «доказал», что люди способны предвидеть будущее, значит, подгнило что-то в научной психологии^10.

Носек задумался: а что, если систематически повторить всеми уважаемые и правдоподобные психологические эксперименты? Как много ответов совпадет? Он написал исследователям-единомышленникам и на удивление быстро собрал группу из почти что 300 исследователей по всему миру, которые приступили к проверке исследований, опубликованных недавно в одном из трех престижных научных журналов. Если Беньямин Шайбехенне занялся только одной темой, связью между выбором и мотивацией, то Носек раскинул сеть пошире. Они подобрали сотню исследований. И сколько же раз они получили тот же результат, что и их предшественники? Умопомрачительно мало: всего лишь 39^11. В итоге перед Носеком, а также перед всеми учеными-психологами встал вопрос: КАК такое вообще возможно?

Отчасти это объясняется «эффектом публикации». Как и в случае с экспериментом Дэрила Бема, журналы систематически отбирали для публикации материалы поинтереснее. И, конечно, совпадения удивляют гораздо больше, чем настоящие открытия.

Но есть и более глубинная причина. Именно по этой причине Носеку пришлось вербовать коллег, хотя все эти проверки могли провести его аспиранты. Поскольку крупные журналы не сильно интересовались повторными опытами, он понимал, что такой масштабный, но непечатный проект поставит крест на аспирантских карьерах: они не успеют набрать достаточное число публикаций, чтобы застолбить себе место в научном сообществе. Молодым исследователям приходится жить по принципу «публикация или смерть», поскольку многие университеты и исследовательские организации используют информацию о публикациях как объективный критерий при распределении грантов и продвижений.

Это еще один пример «статистики тел» времен Вьетнамской войны, с которой мы познакомились во второй главе. Да, действительно, великие ученые обычно публикуют множество работ, которые цитируют все кому не лень. Но если поощрять ученых за количество и известность работ, они начнут пытаться увеличить и то, и другое. Извращенная система поощрений одерживает верх. Если у вас есть результат, который можно напечатать, но который «держится на честном слове и на одном крыле», научная логика говорит: попробуй это опровергнуть. Но логика грантов и карьерного роста говорит иное: печатай как можно скорее и не буди лиха, пока тихо.

Так что мало того, что журналы в первую очередь печатают неожиданные результаты. В мире поощрений и девиза «публикация или смерть» вырастает вероятность того, что ученые пришлют в журнал неожиданные новости, которые не выдерживают никакой критики.

Иллюзионист Деррен Браун как-то снял видео, где безо всяких фокусов бросает в миску монетку и ему 10 раз подряд выпадает «орел». Позднее он объяснил, как это делается: невероятная последовательность материализовалась лишь в самом конце тяжелых девятичасовых съемок^12. Если 10 раз кидать обыкновенную монетку, вероятность того, что орел выпадет 10 раз подряд, равняется 1 к 1024. А если кидать ее несколько тысяч раз, результат практически обеспечен. Но при желании Браун мог бы опубликовать статью о своем невероятном опыте в каком-нибудь «Журнале подбрасывателей монеты». Джейкоб Голдстейн и Дэвид Кестенбаум даже название ей придумали: «Орел удачи: искажение поведения американских двадцатипятицентовиков чеканки 1977 года.»13

Уточню, что подобная научная статья была бы мошенничеством и никто не будет утверждать, что «неудачные» эксперимента Носека и его коллег объясняются такого рода радикальными и намеренными искажениями. Но, как известно, кроме черного и белого есть еще серый и все его оттенки.

Что, если 1024 ученых независимо друг от друга исследовали бы результаты подбрасывания монет и у одного из них неожиданно выпало 10 орлов друг за дружкой? С математической точки зрения ситуация ничем не отличается, но с точки зрения ошеломленного счастливчика здесь нет никакого жульничества. Конечно, маловероятно, что больше тысячи исследователей стали бы тратить время на подобные занятия, – но ведь мы не знаем, сколько людей до Дэрила Бема пытались обнаружить предвидение и оставались ни с чем.

Та же идея оттенков серого применима, если говорить о лаборатории отдельно взятого исследователя. Предположим, что ученый проводит небольшой эксперимент. Если результат необычен, почему бы его не опубликовать? Но если ничего особого не обнаружилось, ученый скажет, что это было познавательно, но время попробовать что-нибудь еще. Человеку, далекому от научной жизни, подобное поведение не покажется нелогичным, да и исследователи, которые этим грешат, наверняка уверены, что действуют разумно, но все равно налицо эффект публикации, означающий, что у случайных совпадений непропорционально большая вероятность быть опубликованными.

Есть и другой вариант. Ученый провел исследование и обнаружил что-то занятное, но не настолько значимое, чтобы попасть в журнал. Почему бы не продолжить исследование? Найти еще участников, собрать дополнительную информацию и посмотреть, не изменятся ли результаты в лучшую сторону? Опять же, мысль вроде бы логичная. Что зазорного в том, чтобы собрать дополнительные данные? Это ведь значит, что мы подбираемся ближе и ближе к истине, разве нет? В том, чтобы провести более крупное исследование, нет ничего дурного. В целом чем больше данных, тем лучше. Но если данные собирать по кусочкам, а потом изучать лишь определенные кусочки, то стандартные статистические методы не имеют силы.

Стандартные методы подразумевают, что вы просто собрали данные, а потом их исследовали – а не что вы сначала собрали данные, потом их исследовали, а потом собрали еще немножко данных.

Чтобы проблема стала понятней, представьте себе, что вы пришли на баскетбольный матч и вас спрашивают: начиная с какого результата вы с уверенностью скажете, что победившая команда выиграла не из-за везения, а из-за того, что она сильнее команды противника? На этот вопрос нет правильного ответа – в конце концов, иногда удача выкидывает немыслимые кульбиты. Но вы можете сказать, что, скажем, разрыв в 10 очков по завершении матча – достаточная причина полагать, что удача тут не при чем. Что-то в этом роде происходит, когда вы проводите статистическое исследование и вам нужно понять, достаточно ли «значим» результат, чтобы попасть в журнал.

А теперь представьте такой расклад событий: судье обещают бонус, если одна команда – неважно, какая – сыграет лучше другой. Судья решает, не говоря, конечно, об этом зрителям, что, если какая-либо команда оторвется от другой на 10 очков, он закончит игру раньше времени. А если в момент финального свистка разрыв составляет семь, восемь или девять очков, он назначит овертайм в надежде, что разрыв дойдет до 10. Ведь еще одно-другое попадание, и будет доказано, что одна команда лучше другой!

Это, разумеется, злоупотребление, но подобных злоупотреблений на практике достаточно много^14.

Есть еще одна сложность: зачастую у ученых есть возможность выбрать из разных способов анализа. Может быть, к нужному результату приведет исключение женщин из числа испытуемых[23]. Может быть, нужно ограничить возраст или уровень дохода. Может быть, ряд данных резко отличается от всех остальных, и искомый результат можно получить, лишь исключив или, наоборот, включив этот ряд.

А может быть, ученый может выбрать, что именно измерять. К примеру, в исследовании влияния экранного времени на благополучие подростков и экранное время, и благополучие можно измерять разными способами. Благополучие можно измерять, спрашивая участников, бывает ли у них тревожность. А можно спросить, довольны ли они жизнью. А можно вообще спросить не самого подростка, а родителей: как, по-вашему, все ли хорошо у вашего ребенка? Экранное время можно отслеживать напрямую, через приложение, или же косвенно, через анкету. А можно измерять не собственно экранное время, а «частоту использования соцсетей». Все эти варианты имеют равные шансы на существование, но, повторюсь, для проведения стандартного статистического испытания ученый определяется с методом до сбора информации, затем собирает информацию, а затем уже проводит испытание. Если провести несколько испытаний, а потом выбрать то, что вам больше по душе, вероятность того, что результат будет обусловлен стечением обстоятельств, значительно возрастает.

Даже если испытание провести лишь единожды, шанс получить искажения выше, если ученый определится с методом уже после того, как соберет данные и над ними поразмыслит. В таком случае мы наблюдаем еще один вариант «эффекта публикации»: если с первым методом исследования результат не был выдающимся, а со вторым было получено что-то интересное, то, разумеется, выше доля вероятности, что учтен и затем опубликован будет именно второй метод.

Такая практика получила название ГИРя, что расшифровывается как «гипотеза из результата». Уточню, что я ничего не имею против того, что вы соберете информацию, поработаете с ней и найдете какие-то закономерности, а потом уже выдвинете гипотезу. Так часто и бывает. Но тогда после выдвижения гипотезы вам придется собрать свежие данные. Нельзя проверять гипотезу, используя данные, которые привели к ее выдвижению.

Эндрю Гельман, статистик из Колумбийского университета, предпочитает другой термин: «Сад расходящихся тропок». Так называется рассказ Хорхе Луиса Борхеса. Когда вы думаете, какие данные собирать и как их анализировать, вы как будто стоите на дорожке, которая разветвляется, и думаете, куда пойти, налево или направо. Несколько простых вариантов быстро превращаются в целый лабиринт возможностей. Одна комбинация выбранных тропок – один вывод. Другая, столь же логичная комбинация – и вывод может оказаться совершенно другим^1516.

Через год после того как была вышла статья Дэрила Бема, троица других психологов напечатали новое доказательство того, как далеко можно уйти от истины, если стандартные статистические методы приправить такими, казалось бы, безобидными ошибками и умолчаниями^17. Исследователи Джозеф Симмонс, Ури Симонсон и Лейф Нельсон «доказали», что, если послушать песню группы Beatles «Когда мне будет 64» («When I’m Sixty-Four»), вы помолодеете почти на 18 лет^18.

Уверен, что вам не терпится узнать, как же они это провернули. Исследователи задали участникам ряд вопросов, в том числе сколько им лет, какого они пола, на сколько лет они себя чувствуют, сколько лет их родителям, а также кучу других мало относящихся к делу вопросов. Ученые изучили все возможные комбинации этих переменных. Кроме того, информацию анализировали группами по 10 участников и после каждой группы проверяли, есть ли какой-нибудь интересный результат. В конце концов обнаружилось, что если статистически подкорректировать возрасты отцов (но не матерей), если остановить анализ после 20 участников, если отбросить все остальные переменные, то можно доказать, что люди, которым в случайном порядке дали послушать «Когда мне будет 64» были значительно моложе контрольной группы, которая слушала другую песню. Разумеется, все это полная чушь, но эта полная чушь была подозрительно похожа на исследования, которые были опубликованы и приняты научным сообществом. Встречаются ли реальные ученые, забывшие строгие принципы науки и опустившиеся до подобных подтасовок? Если и встречаются, то не очень часто. Но уж те, кто принялся за такие фокусы, обратят на себя всеобщее внимание. А остальные могут, сами того не осознавая, совершить те же статистические прегрешения, только в гораздо меньшем масштабе.

Стандартные статистические методы созданы, чтобы исключить случайные результаты^19. Но когда «эффект публикации» накладывается на пренебрежение исследовательской этикой, очень вероятно, что вместе с настоящими открытиями мы получим кучу случайных результатов.

В книге Дарелла Хаффа «Как лгать при помощи статистики» рассказывается, как аморальные компании, которым выгода важнее истины, могут использовать «эффект публикации» себе на пользу. Со своим привычным цинизмом он пишет, что производитель зубной пасты может, не кривя душой, объявить, что его зубная паста действует невероятно эффективно. Для этого, проводя эксперименты, нужно всего лишь убрать неприятные результаты «с глаз долой» и экспериментировать, пока не добьетесь нужного результата^20. Да, такое и правда бывает, и не только в рекламе, но и в ходе клинических исследований, посвященных фармацевтическим препаратам, на которых можно неплохо заработать. Но можно ли сказать, что случайный «эффект публикации» может нанести больший вред, чем намеренный?

В 2005 году Джон Иоаннидис произвел сенсацию (хоть и небольшую), напечатав статью «Почему большинство опубликованных результатов исследований – неправда». Иоаннидис – метаисследователь, то есть он исследует природу исследований[24]. Он предположил, что, если суммировать последствия вроде бы безобидных искажений в ходе исследований, может обнаружиться, что ложные результаты численно превосходят истинные. Это было за пять лет до того, как «Журнал личностной и социальной психологии» напечатал статью Дэрила Бема о предвидении, в свою очередь, спровоцировавшую повторные эксперименты Брайана Носека. Даже если в будущее заглянуть невозможно, Иоаннидис точно знал, что дело идет к кризису.

Признаюсь честно: когда я первый раз услышал об этой статье Иоаннидиса, мне показалось, что он явно преувеличивает. Конечно, многое в науке со временем пересматривается, конечно, все мы ошибаемся, и иногда в журналах печатаются некачественные исследования. Но как можно говорить, что ошибочна половина всех результатов, полученных опытным путем? Но после того как я пообщался с Шайбехенне и узнал, что тот выяснил об экспериментах с выбором и мотивацией, я призадумался. С течением лет и мне, и многим другим скептикам стало до боли ясно, что Иоаннидис понял что-то очень важное.

Исследование Бема про предвидение получило известность – оно и понятно. О ряде других удивительных психологических открытий не-психологи узнали из таких книг, как «Думай медленно… решай быстро» нобелевского лауреата Даниэля Канемана, «Присутствие духа» психолога Эми Кадди и «Сила воли» Роя Баумейстера. Как и в случае с историей про варенья, эти открытия попали в золотую середину: достаточно странные, чтобы их запомнить, но достаточно правдоподобные, чтобы сразу же их не отвергнуть.

Среди ученых-психологов Баумейстер прославился исследованиями, показавшими, что самоконтроль – ресурс ограниченный. Те, кого попросили воздержаться от свежих, аппетитных шоколадных печенек, которые были у них под носом, и жевать вместо них редиску, после этого быстрее отказывались от выполнения трудной задачи^2122. Кадди обнаружила, что если встать в «позу силы» – например, положить руки на бедра на манер Чудо-женщины, то уровень тестостерона вырастет, а уровень гормона стресса кортизола упадет^21. Канеман писал о Джоне Барге и его исследованиях «фиксированной установки». Молодых людей просили разгадать головоломку, и в ходе этого некоторым из них встретились слова, ассоциирующиеся со старостью, например: лысый, пенсия, морщина, седой, Флорида (многие американцы на пенсии переезжают во Флориду – прим. пер.). Затем всех участников послали выполнять новое задание. Участники, этих слов не видевшие, отправились дальше бодрым шагом, а те, кто получил «установку», то есть встретил слова, ассоциирующиеся со старостью, поплелись дальше намного более медленным шагом^24.

Результаты невероятные, но вот как Канеман писал об экспериментах с «установкой»: «Сомневаться в этом бессмысленно. Результаты эти – не выдумка и не статистическая случайность. Вам придется принять как факт, что главные заключения этих экспериментов – чистая правда».

Теперь мы понимаем, что сомнения как раз могут иметь смысл. Это же понял и Канеман. Из-за эффекта публикации и эффекта расходящихся тропок получается, что многие исследования, которые и читателям, и авторам кажутся скрупулезными, на самом деле приводят к ложным выводам. Как выяснилось, эти исследования силы воли, позы силы и фиксированной установки очень сложно воспроизвести. Во всех случаях исследователи настаивали на истинности полученных ими результатов, но мысль, что результаты были обусловлены статистической случайностью, кажется все более правдоподобной.

Известности этой проблемы способствовал сам Даниэль Канеман. Он написал открытое письмо ученым-психологам, предупреждая их о предстоящем «крушении», неотвратимом, если не работать над достоверностью выводов^25.

Всю эту эпопею: статью Иоаннидиса, неправдоподобное открытие Бема, шумиху вокруг попыток повторить исследования Баумейстера, Кадди и Барга и, как финальный выпад, вывод Носека о том, что при воспроизведении известных психологических экспериментов вероятность того, что их результаты подтвердятся, ниже вероятности, что они не будут достигнуты, – иногда называют «кризисом повторения» или «кризисом воспроизведения».

С учетом сайта «Kickended» странно, что все так удивились, но факт остается фактом: невероятно, но результаты психологических экспериментов становятся известными не потому, что более убедительны, а потому что они интересны. Результаты, обусловленные счастливым стечением обстоятельств, гораздо чаще достигают той степени парадоксальности (не слишком абсурдно, но и не слишком очевидно), которая так нас пленяет. Фильтр «интересности» – штука невероятной мощности.

Если эффект публикации и эффект выжившего вызывают лишь трогательные искажения в нашем восприятии мира (представьте человека, который перед собеседованием ищет укромный уголок, чтобы постоять в позе Чудо-женщины), особого вреда в этом нет. Даже если многие наивные юные предприниматели питают слишком большие надежды по поводу «Kickstarter», а потом остаются с носом, нам нравится читать о безумных идеях, которые благодаря этому сайту воплотились в реальность. И редкий ученый воспользуется «открытием» Дэрила Бема о существовании предвидения по причине, удачно сформулированной экспертом по доказательной медицине Беном Голдакром: «Меня это не взволновало по той же причине, что и вас. Если бы люди действительно могли видеть будущее, мы бы давно уже об этом знали. Невероятные утверждения требуют невероятных доказательств, а не единичных фактов»26.

Но Бен Голдакр считает, что все куда серьезнее, – и я с ним согласен. Такие искажения могут иметь значимые последствия для наших кошельков и нашего здоровья.

Начнем с кошельков. В книгах о бизнесе (предмет мне не безразличный) полным-полно примеров эффекта выжившего. В книге «Адаптируйся» я не упустил случая подтрунить над книгой о бизнесе «В поисках совершенства» авторства Тома Питерса и Роберта Уотермана. Эта книга вышла в 1982 году и получила сногсшибательную популярность. Читателю предлагались уроки по менеджменту, основанные на опыте 43 самых крупных корпораций того времени. Если менеджмент этих компаний и правда был так невероятно прекрасен, логично предположить, что их успех продлится долгие годы. Если же, наоборот, они просто вытянули счастливый билет, если успех их был лишь счастливой прихотью судьбы, можно ожидать, что лидировать они будут недолго.

И, разумеется, так и вышло: в течение пары лет почти треть этих компаний погрязла в финансовых неурядицах. Легко смеяться над Питерсом и Уотерманом – и много кто этим занимался – но правда заключается в том, что в благополучной экономической ситуации все течет, все изменяется. Корпорации, как звезды, всходят и заходят. Одни добиваются длительного успеха, другие – лишь быстротечного, а третьи вообще ничего не добиваются, просто им повезло. Не думайте, что я пытаюсь отговорить вас от чтения историй успеха – читайте на здоровье, но будьте осторожны. Легко, как сказал Нассим Талеб, «попасться на удочку случайности».

Кто знает, может быть, все эти книги о бизнесе совершенно безопасны. Если данные, полученные в торговом зале, противоречат наставлениям книги по бизнесу, то книга проигрывает. Хотя эксперимент с вареньем приобрел среди интеллектуалов большую популярность, у нас мало свидетельств, что его результаты повлияли на ассортимент товаров на полках магазинов. Но все равно: я подозреваю, что в случаях, когда информации мало, «эффект выжившего» влияет на самые ответственные решения.

В финансовой сфере все может быть куда печальнее, что продемонстрировал один норвежский телеканал, устроив в 2016 году соревнования по подбору акций. Инвесторы должны были купить ряд норвежских акций стоимостью около 10 000 норвежских крон, или 1000 долларов. Соперников отобрали отовсюду. Была среди них парочка брокеров, с уверенностью заявивших, что «больше знаешь – больше получаешь», ведущие программы, астролог, два автора блогов о красоте, которые признались, что ни о одной из этих компаний они и слыхом не слыхивали, а также корова по кличке Гуллрос (Золотая Роза). Чтобы выбрать акции, Золотая Роза гуляла по полю, разлинованному на квадратики, соответствующие компаниям, и сообщала о своих финансовых предпочтениях дефекацией на том или ином участке.

Меньше всего повезло астрологу. Профессиональные брокеры выступили чуть лучше, сравнявшись в результатах с Золотой Розой: и корова, и брокеры за три месяца, что длился конкурс, получили 7 % прибыли, что весьма неплохо. Еще успешней были блогеры, но на первое место вышли ведущие программы, получившие за какие-то три месяца почти 25 % прибыли. Как же они добились такого успеха? Все очень просто: они участвовали в соревновании не один раз, а целых 20. В тайне от всех остальных они собрали себе 20 инвестиционных портфелей, обнародовав результаты лишь самого прибыльного из них. Все решили, что они – прирожденные брокеры, и лишь тогда они раскрыли фокус. Нет ничего мощнее эффекта выжившего^27.

Если держать это в голове, сложно оценить работу специалиста по инвестициям, выбирающего акции или иные финансовые продукты. Понятно, что они из кожи вон будут лезть, чтобы убедить нас в своей гениальности, – но не имея никаких доказательств, кроме своего послужного списка. Максимум, на что мы можем опираться, – это сведения вроде «Мой фонд обогнал рынок в прошлом году и в позапрошлом году тоже». Проблема в том, что мы узнаем только об успехах да иногда можем позлорадствовать по поводу какого-нибудь громкого провала. Неэффективные инвестиционные фонды закрываютcя, поглощаются или меняют название. Крупные инвестиционные компании предлагают множество различных фондов, а рекламироваться будут те, что зарекомендовали себя в прошлом. Норвежская передача, конечно, сгустила краски, но уверяю вас: когда управляющие фондами нахваливают свои фантастические успехи, фонды для рекламы подбираются отнюдь не в случайном порядке.

Порой эффект выжившего искажает даже исследования результатов инвестирования. Эти исследования часто начинают с обзора «существующих сегодня фондов», не отмечая и не учитывая тот факт, что существующие сегодня фонды – выжившие. Экономист Бертон Малкиел, автор «Случайной прогулки по Уолл-стрит», попробовал как-то измерить, насколько эффект выжившего приукрашает результаты инвестирования. По его оценкам, это 1,5 % в год – число поразительное. Может быть, вам покажется, что это немного, но если инвестировать всю жизнь, число увеличивается вдвое. Скажем, вы ожидаете, что накопите на пенсию 100 000 фунтов, а в результате получаете какие-то 50 000. Иначе говоря, если не обращать внимания на все те фонды, которые незаметно сходят со сцены, результаты инвестирования покажутся вам в два раза лучше, чем это есть на самом деле^28. В итоге людей убеждают вложиться в фонды активного управления, которые обычно взимают немаленькую комиссию – хотя возможно, что больше толку было бы от недорогого непретенциозного фонда, который пассивно мониторит весь фондовый рынок в целом. В масштабах экономики США это решение стоит десятки миллиардов долларов в год, и если это ошибка, то ошибка на миллиарды долларов^29.

С кошельком разобрались, теперь про здоровье. Возьмем случай, от которого зависят человеческие жизни: определение, какие виды лечения работают, а какие нет. «Золотым стандартом» для медицинских заключений обычно считают рандомизированное клиническое исследование (РКИ). В ходе РКИ к одним людям применяют исследуемый метод лечения, а к другим – либо плацебо, либо наилучший из существующих методов. Действительно, среди однократных исследований РКИ – самый объективный способ испытать новый метод лечения, но если РКИ подвержены эффекту публикации, то мы узнаем не о всех проведенных испытаниях, что искажает наши выводы^30.

Вот вам пример: в 2008 году ученые провели экспресс-исследование итогов испытаний различных антидепрессантов и нашли 48 клинических исследований с положительным эффектом и три – без положительного эффекта. Звучит неплохо, да? Но что, если тут замешан эффект публикации? Так что эти ученые стали копать вглубь и нашли 23 неопубликованных исследования, в 22 из которых результат был негативным, то есть лекарство пациентам не помогло. Также было обнаружено, что 11 исследований, которые в описаниях были описаны как приведшие к позитивному результату, в отчетах, отправленных Управлению США по контролю за продуктами и лекарствами, значились как приведшие к негативному результату. Авторы исследований выбрали только подходящие им результаты, а плохие сбросили со счетов, и в итоге представили препарат в наилучшем свете, хотя на деле он не работал. Таким образом, пропорция результатов составляла не 48 на три в пользу идеи эффективности антидепрессанта, а 38 на 37. Возможно, препарат и правда работает, по крайней мере в некоторых случаях, но можно с уверенностью сказать, что опубликованные результаты некорректно отразили проведенные эксперименты^31.

Все это очень важно. Миллиарды долларов спускают коту под хвост, и сотни тысяч людей гибнут из-за эффекта выжившего, когда решения принимаются без учета всего контекста: загнувшихся инвестиционных фондов, предпринимателей из Кремниевой долины, которым так и не удалось создать ничего путного, научных исследований, не попавших в журналы, и пропавших без вести клинических испытаний.

Пока что в этой главе мы говорили о катастрофических результатах, но есть и луч света: сегодня намного больше людей принимает эти проблемы во внимание, чем даже пять лет назад. Так что остановимся на минутку на этом луче света и попытаемся понять, можно ли надеяться на изменения к лучшему.

Что касается ученых, никаких вопросов о том, в какую сторону двигаться, нет: нужно вытащить на свет Божий все те исследования, которые разделили судьбу проектов на Kickended. Нужно откровенно рассказывать о данных, которые были собраны, но не учтены, статистических тестах, которые провели, а потом решили не использовать, клинических исследованиях, которые как в воду канули, и испытаниях с заурядными результатами, которые не смогли напечатать или засунули в долгий ящик.

Та же ответственность лежит на тех, кто пишет об исследованиях. Нужно не просто освещать потрясающие находки, но представлять их в контексте того, что уже было опубликовано и по возможности того, что прозябает в неизвестности, но по-хорошему тоже достойно публикации.

В идеале мы сможем подняться над тем, что Эндрю Гельман зовет «садом расходящихся тропок», и увидеть лабиринт с высоты, со всеми его тупиками и заброшенными дорожками. Такой взгляд возможен только тогда, когда у нас есть вся необходимая информация в формате, доступном для понимания.

До этого нам еще далеко, но я вижу отчетливые признаки улучшения – пусть медленного и несовершенного, но улучшения. К примеру, в сфере медицины Международный комитет редакторов медицинских журналов объявил в 2005 году, что ряд крупнейших медицинских журналов перестанет публиковать результаты клинических испытаний, которые не прошли пререгистрацию. Под пререгистрацией подразумевается вот что: прежде чем проводить испытания, исследователи должны объяснить, что они собираются сделать и как они будут анализировать результаты. Такое объяснение должно быть опубликовано на сайте, открытом для широкой публики. Это успешно справится с проблемой эффекта публикации, потому что исследователи могут без труда узнать об испытаниях, которые были запланированы, но результаты которых куда-то испарились. Пререгистрация также позволит другим ученым прочитать предварительный протокол испытания, чтобы проверить, действительно ли исследователи следовали плану анализа, или же после появления результатов правила игры изменились.

Предрегистрация – не панацея. Авторам социологических исследований в реальных условиях часто приходится прицепляться к уже существующим проектам правительственных или благотворительных организаций. Такие проекты с течением времени меняются, и ученые не могут ни предсказать, ни проконтролировать эти изменения.

И даже если медицинские журналы требуют пререгистрации, никто не гарантирует, что правила действительно соблюдаются^32.

Бен Голдакр с коллегами из Центра доказательной медицины в Оксфордском университете потратил несколько недель на мониторинг новых статей в ведущих медицинских журналах. Выяснилось, что 58 статей не соответствовали заявленным журналами стандартам. К примеру, планировалось, что в ходе клинических испытаний будут измерены одни результаты лечения, а в реальности сообщались совсем другие. Голдакр с коллегами немедленно написал редакторам этих журналов, но письма эти в основном не не были напечатаны^33.

Печально, что так плохо следят за выполнением стандартов. Впрочем, что удивительного: вся система регулируется стандартами профессионального сообщества, то есть самими учеными, а не каким-нибудь царем Соломоном. И мне кажется, что за последние лет 20 ситуация значительно улучшилась: больше людей замечают проблемы, злоупотребления не проходят незамеченными, а плохонькие стандарты лучше, чем вообще никакие. Есть журналы вроде «Испытаний», выпускающихся с 2006 года, которые печатают результаты всех клинических испытаний, успешных и безуспешных, захватывающих или скучных. Это гарантирует, что ни одно исследование не растворится в никуда, даже если результаты его не кажутся достойными упоминания. С помощью автоматических инструментов можно сделать еще больше: автоматически определять «пропавшие» испытания и исследования, пререгистрированные, но не опубликованные, а также отмечать случаи, когда цитируемая в исследовании работа предшественников была исправлена, доработана или отозвана^34.

Что касается психологии, то ажиотаж вокруг исследования предвидения мог оказать нам хорошую службу. Никто не спорит, что психологи-ученые хотят напечатать свои исследования, но большинство ставят себе задачей достичь истины, а не накропать поскорее новую низкосортную статью. Похоже, что кризис воспроизведения работает на руку строгим исследовательским стандартам. Кроме этого, теперь те, кто занимается повторными опытами, получают пряники, а исследованиям, написанным тяп-ляп, достается кнут.

Судя по всему, все больше ученых приветствуют попытки воспроизведения, что не может не радовать. К примеру, в 2010 году политологи Брендан Нихан и Джейсон Рейфлер опубликовали исследование того, что получило название «эффекта обратного действия». Если говорить вкратце, эффект обратного действия подразумевает, что люди с большей вероятностью примут ложное заявление за истинное, если до этого им покажут опровержение этого исследования, основанное на проверке фактов. Среди журналистов началась паника, только усилившаяся с выходом на политическую арену Дональда Трампа. Проверка фактов только ухудшает положение дел! Еще один парадоксальный вывод, попадающий в золотую середину между абсурдностью и очевидностью. Но Нихан и Рейфлер поощряли новые исследования по теме – и выяснилось, что эффект обратного действия – явление редкое, а проверка фактов – хорошая привычка. Вывод одного отчета об исследовании гласил: «в целом разоблачение может привести к тому, что конкретные убеждения станут ближе к истине». Сам Нихан цитирует этот отчет в Twitter, когда замечает, что люди пользуются выводами первоначального исследования, но не принимают во внимание поправки^35.

Ряд статистиков полагают, что этот кризис говорит о том, что пора пересмотреть стандартные статистические тесты и что сама концепция «статистической значимости» глубоко ошибочна. С математической точки зрения тест проще простого. Для начала мы исходим из того, что эффект отсутствует: лекарство не работает, монетка беспристрастна, предвидения не существует, стойки с 24 и с шестью видами варений одинаково привлекательны. Затем мы спрашиваем: насколько маловероятны полученные данные? К примеру, если исходить из того, что монетка беспристрастна, и подбросить ее 10 раз, можно ожидать, что орел выпадет пять раз, но, если он выпадет шесть или даже семь раз, вы не удивитесь.

А удивитесь вы, если орел выпадет 10 раз подряд. Поскольку шанс этого меньше 1 к 1000, возможно, вы усомнитесь в беспристрастности монетки.

Тесты статистической значимости основаны на том же принципе: если исходить из того, что эффект отсутствует, удивительны ли полученные вами данные? К примеру, испытывая препарат, вы приступаете к статистическому анализу исходя из предпосылки, что препарат не работает. Если обнаружится, что большое число тех, кто принимал препарат, чувствуют себя лучше, чем те, кто принимал плацебо, вы пересматриваете предпосылку. Как правило, в случае менее чем пятипроцентной вероятности того, что результат, равный нужному значению или его превосходящий, получен случайным образом, результат достаточно «значим», чтобы опровергнуть предпосылку. Мы можем заключить с достаточной долей уверенности, что лекарство работает, большой выбор варений отторгает покупателей, а предвидение существует.

Недостатки этого подхода очевидны. 5 % – случайное число. Почему не 6 % или не 4 %? Кроме того, он предполагает, что мы четко делим происходящее на черное и белое, на успех и неудачу, тогда как гораздо лучше смотреть на ситуацию как на диапазон неопределенности. И не переживайте, если вы ничего не поняли в предыдущем абзаце. Концепт статистической значимости многих сбивает с толку. Тут все шиворот-навыворот: мы узнаем, насколько велика вероятность наблюдать тот или иной результат, если принять как данность, что эффекта не существует. А нам-то интересно ровно противоположное: насколько, исходя из имеющихся данных, велика вероятность того, что теория верна. Лично мне кажется, что «статистическая значимость» – концепция не слишком полезная и что можно придумать вариант получше, но не все настроены столь радикально. Джон Иоаннидис (тот самый, что написал статью «Почему большинство опубликованных результатов исследований – неправда») полагает, что этот метод, несмотря на все его недостатки, «полезен для фильтрации необоснованных заявлений».

К сожалению, не существует статистического метода, который справится со всеми этими проблемами. Создание беспристрастной науки – процесс многоступенчатый, и хорошо уже то, что на какие-то ступеньки нам удалось взобраться.

Недавно я брал интервью у нобелевского лауреата по экономике Ричарда Талера, который работал и с Даниэлем Канеманом, и со многими другими психологами. Я решил, что именно этот человек сможет взглянуть на психологию как сторонний, но заинтересованный наблюдатель. «По-моему, кризис воспроизведения пошел психологии на пользу, – сказал мне Талер. – Гигиена стала лучше»36. А Брайан Носек вот что сказал BBC: «Думаю, что если через пять лет мы проведем еще один крупный проект по воспроизводимости, то увидим, что в нашей сфере она значительно выросла»37.

В первых главах этой книги я цитировал множество психологических исследований о мотивированной аргументации и искажениях при усвоении информации. Не исключено, что вы задаетесь вопросом: а почему я думаю, что всем этим исследованиям стоит доверять?

Если говорить начистоту, абсолютной уверенности в этом у меня нет. Все эксперименты, о которых я писал, могут впоследствии оказаться столь же ошибочны, как тот эксперимент с выбором варенья или, что еще хуже, с омолаживающей песней Beatles. Но, читая об этих исследованиях, я стараюсь пользоваться только что описанными мною советами. Я стараюсь понять, вписывается ли это исследование в то, что мы знаем о мире, или же это что-то из ряда вон выходящее. Если 20 или 30 исследований разных авторов и с использованием разных методов приводят к одному и тому же выводу (например, что политические взгляды могут исказить логику аргументации), то у меня мало причин переживать, что результат отдельно взятого эксперимента окажется простой случайностью. Если эмпирическое исследование выглядит одинаково рационально и в теории, и на практике, и в лаборатории – это хороший знак.

Мало кто из нас будет по каждому вопросу изучать научные статьи. Мы надеемся, что СМИ дадут нам внятное представление о том, в каком состоянии находится наука. Как и любая журналистика, научная журналистика бывает хорошая, а бывает плохая. Попадаются поверхностные и сенсационные пересказы таких же поверхностных и сенсационных сообщений. Но встречается и другое: научная журналистика, которая объясняет факты, приводит необходимый контекст и, если надо, обращается с призывом к сильным мира сего. Любой неравнодушный читатель без труда отличит одно от другого. Для этого надо задать ряд вопросов: удалось ли журналисту четко сформулировать, что подвергалось измерению? И что именно исследовалось: люди, мыши или микроорганизмы? Это должно быть ясно. Затем: каковы масштабы эффекта? Удивил ли он других ученых? Хороший журналист не пожалеет места на эти вопросы, и в итоге статья будет читаться с удовольствием, удовлетворяя любопытство читателей и помогая им разобраться в теме[25].

Если вы засомневались, то без труда сможете узнать мнение других людей. Практически каждое крупное открытие в естественных и социальных науках подхватывается и анализируется учеными и другими специалистами, которые не преминут написать на каком-нибудь сайте свои мысли по этому поводу. Вообще же научные журналисты считают, что интернет помог развитию их профессии: в опросе, участие в котором приняли около сотни европейских научных журналистов, с этим утверждением согласились две трети опрошенных, а не согласились менее 10 %38. Логика понятна: с появлением интернета легче стало получить доступ к научным статьям и обзорам исследований, а также узнать мнение других ученых.

Чтобы проверить информацию, связанную со здоровьем, настоятельно рекомендую вам Cochrane. Эта организация названа в честь Арчи Кокрана, врача-эпидемиолога и проповедника доказательной медицины. В 1941 году Кокран попал в плен к немцам, где провел импровизированное исследование, продемонстрировав чудеса смелости, упорства и скромности. Среди военнопленных было множество больных, в том числе и сам Кокран. Врач подозревал, что болезни вызваны нехваткой питательных веществ, но понимал, что не обладает достаточными данными, чтобы с уверенностью разработать план лечения. Вместо того чтобы погрузиться в бездну отчаяния или положиться на свою интуицию, Кокран сумел провести среди своих товарищей по несчастью испытания, чтобы изучить влияние на людей различных диет, обнаружил, чего именно им недостает, и предоставил коменданту лагеря неопровержимые доказательства своего открытия. В скором времени были получены витаминные добавки, в результате чего удалось сохранить множество жизней^39.

В 1979 году Кокран писал, что «о нашей профессии много говорит тот факт, что мы до сих пор не создали крайне нужной нам базы всех релевантных рандомизированных контролируемых испытаний, организованной по специальностям и периодически обновляемой». Уже после смерти Кокрана за идею принялся сэр Иэн Чалмерс. В начале 1990-х Чалмерс начал собирать базу систематических обзоров. Вначале его интересовали только рандомизированные исследования в сфере перинатальной медицины, занимающейся здоровьем беременных женщин и младенцев. Проект превратился в Cochranе (ранее Cochrane Collaboration), международную сеть исследователей, которые рецензируют, оценивают, обобщают и публикуют самые надежные данные по самым разнообразным медицинским темам^40.

Эта организация заведует Кокрановской библиотекой, сетевой базой данных систематических обзоров исследований. Не во всех странах можно получить бесплатный доступ ко всей базе, но в любом случае можно прочитать написанные понятным языком отчеты об исследованиях, в которых кратко описывается известное на сегодняшний день по результатам рандомизированных испытаний.

Я наугад подобрал и почитал ряд недавно опубликованных отчетов. Один из этих отчетов был посвящен «йоге при недержании мочи у женщин». Сам я йогой не занимаюсь, недержанием мочи не страдаю и женщиной не являюсь, так что я мог беспристрастно оценить этот отчет, не опасаясь, что личный опыт исказит мое восприятие.

Но прежде, чем прочитать отчет из Кокрана, я погуглил «помогает ли йога от недержания»? Одним из первых выпал сайт WebMD^41. Там сообщалось, что недавно проведенное исследование продемонстрировало значительные улучшения среди пожилых женщин, хотя отмечалось, что масштабы исследования невелики. Об этом же исследовании и в том же ключе сообщила газета «The Daily Mail»: улучшения были заметными, но исследование не было крупным^42.

На первом месте была информация от частной медицинской клиники. Там с энтузиазмом рассказывали о значительных улучшениях, не упоминая о размере исследования, хотя и ссылаясь на оригинальное исследование^44.

Всю эту информацию можно было бы представить куда лучше, но, честно говоря, я ожидал чего-то худшего. Да и вреда никакого от нее не будет. Не исключено, что кто-то начнет заниматься йогой, питая ложные надежды, или начнет заниматься йогой, почувствует себя лучше и припишет результат занятиями йогой, хотя она ни на что не повлияла. Но мир от этого не рухнет.

И все же СМИ молчали о предыстории исследования. Они просто механически повторяли результаты исследования, ни словом не упоминая о том, противоречит ли оно предыдущим исследованиям или согласуется с ними.

Кокрановская библиотека, напротив, старается предоставить в доступной форме все, что нам известно о йоге и недержании, – даже если известно очень мало. Библиотека, кстати, тоже выпадает одной из первых при поиске – так что это не какой-то секретный сайт.

Обзор на сайте Cochranе написан обыкновенным, безыскусным языком и ясно обрисовывает картину. На эту тему было только два исследования, оба небольшие. Данных мало, но то, что есть, говорит о том, что при недержании мочи лучше йога, чем ничего, и что медитация осознанности помогает лучше йоги. Чтобы все это узнать, достаточно лишь погуглить вопрос и потратить одну минуту на то, чтобы просканировать простой текст, переводы которого доступны на разных языках. Хорошо бы, конечно, опираться на широкую и надежную базу данных по вопросу, но в этом случае ее не существует – и это тоже полезно знать. Благодаря отчету на Cochrane можно не гадать, не проглядели ли мы уймы важных исследований по теме^45.

По тому же принципу устроен и параллельный сайт The Campbell Collaboration, только там рассматриваются вопросы социальной политики, такие как образование и уголовное право. С ростом популярности и развитием этих сайтов нам будет проще определить, стоит ли доверять тому или иному исследованию и соотносится ли оно с другими открытиями – или это очередной картофельный салат за 55 000 долларов.

Правило шестое

Спросите, кого не хватает

Отказ от сбора данных – один из важнейших и самых недооцененных источников силы у правительства. Отказываясь накапливать знания, управленцы осуществляют свою власть над нами.

– Анна Пауэлл-Смит, MissingNumbers.org

Почти что 70 лет тому назад известный психолог Соломон Аш попросил 123 участников эксперимента выполнить простое задание. Им показали две картинки. На одной было три линии, сильно отличающихся по длине друг от друга, а на другой – «расчетная линия». Аш сказал, чтобы испытуемые определили, какая из трех линий равняется по длине расчетной линии. Но Аш схитрил: испытуемых окружили подсадными утками, которые все как один выбирали неправильный ответ. Сбитые с толку люди часто (хоть и не всегда) повторяли ошибки тех, кто их окружал.

Эксперименты Аша – предмет невероятно увлекательный. Я часто о них и говорю, и пишу. Это отличный способ начать разговор о том, как общество пытается заставить нас поступать так же, как и другие. Кроме того, эти эксперименты надолго остаются в памяти и дают нам возможность понять природу человека.

Или все-таки нет? Эксперименты изящны и отлично запоминаются, но, как и многие психологи, Аш набирал испытуемых из тех, кто был под рукой: из американских студентов 1950-х годов. Не будем его за это корить: он шел по пути наименьшего сопротивления. Собрать репрезентативную подборку всех американцев было бы затруднительно – что и говорить о международной подборке. И, конечно, он никак не мог изменить 1952 год проведения эксперимента на 1972. (Впоследствии были проведены повторные эксперименты, показавшие более низкий уровень конформности – возможно, симптом студенческого бунтарства времен Вьетнамской войны.)

Но все равно есть искушение рассматривать полученные Ашем результаты как универсальную и непреложную истину, а если точнее – говорить о результатах психологических экспериментов, проведенных на очень узкой группе людей (в этом случае на американских студентах 1950-х), как если бы испытывалось все человечество. Каюсь, я и сам так делаю, особенно во время выступлений, когда времени в обрез. Но выводы о природе человека следует делать, лишь изучив широкий спектр людей. Все чаще и чаще психологи отмечают проблематичность экспериментов, в которых задействованы исключительно образованные представители обеспеченных, развитых и демократических западных стран.

В 1996 в обзоре литературы вроде того, что мы видели на Cochrane, сообщалось, что эксперимент Аша вдохновил еще 133 эксперимента. Основной вывод подтвердился, что в свете предыдущей главы очень приятно: конформность – явление мощное и широко распространенное, хотя, похоже, со временем несколько ослабевшее. Но логичным будет такой вопрос: изменяется ли сила конформности в зависимости от того, на кого оказывается давление и кому именно предполагается уподобляться?

К сожалению, эти эксперименты разнообразием не отличались. Большинство проводилось в США и почти исключительно на студентах, хотя были и занятные исключения. К примеру, эксперимент 1967 года, проведенный среди инуитов канадского острова Баффинова земля, обнаружил более низкую конформность, чем эксперимент, проведенный среди народности темне в Сьерра-Леоне.

Я, конечно, не антрополог, но, насколько мне удалось узнать, инуиты живут расслабленной жизнью и ценят индивидуальность, а у темне строгие социальные нормы, по крайней мере так было в те годы.

В целом – за рядом известных исключений, например, Японии – в обществах, рассматриваемых социологами как индивидуалистские, конформность в подобных экспериментах наблюдалась ниже, а в обществах, считаемых коллективистскими, она была выше, так как там важнее сплоченность общества^1.

Можно сделать вывод, что, проведя эксперимент в индивидуалистском американском обществе, Аш, скорее всего, недооценил масштабы конформности. С другой стороны, и учебники по психологии, и научно-популярные книги часто преувеличивают отмеченную Ашем конформность. (Испытуемые в экспериментах Аша часто бунтовали против общественного давления. Практически все они хоть иногда не прогибались под своих соседей. В большинстве случаев они пытались нащупать баланс, варьируя свою тактику в ходе эксперимента, иногда соглашаясь с группой, а иногда действуя в гордом одиночестве.) Похоже, что по счастливой случайности эти два искажения в том, как широкая публика думает об экспериментах Аша, нейтрализуют друг друга^2.

Насколько сила общественного давления была обусловлена тем, что испытуемые принадлежали к одной культуре? Может быть, в более разнородной группе нашлось бы больше места несогласию? Есть поводы полагать, что это так. Например, в повторных экспериментах обнаружилось, что люди гораздо чаще подчиняются давлению, если группа состоит из их друзей. А когда Аш попросил, чтобы подсадные утки давали разные ответы, то конформности как не бывало. Испытуемые без колебаний указывали правильный ответ, даже если, кроме них, его никто не выбирал. Главное, чтобы ответы остальных участников группы разнились между собой. Все это говорит о том, что, чтобы победить конформизм, решения должны приниматься неоднородной группой людей с самыми разнообразными убеждениями и идеями. Но эту теорию сложно подтвердить, так как и первоначальные эксперименты, и многие из тех, что были ими вдохновлены, исследуют однородные группы. Трудно избавиться от ощущения упущенной возможности.

Не может не насторожить, что большинство отчетов об экспериментах Аша совершенно игнорируют тот факт, что среди участников не было людей из определенных групп, которые могли бы вести себя иначе и которых можно было бы привлечь к участию без особого труда. Соломон Аш преподавал в Свартморском колледже в Пенсильвании. Этот колледж гордился тем, что среди его студентов лица обоего пола. Неужели так сложно было привлечь к эксперименту, неважно в какой роли, хотя бы одну девушку?

На самом деле повторные эксперименты показали, что чисто мужские группы меньше подвержены конформизму, чем группы женские. Так что и тут обошлось без особого вреда: если бы подопытные Аша не были исключительно молодыми американцами мужского пола, возможно, он обнаружил еще более высокий уровень конформизма^3. Однако все равно – пол важен, и Аш мог бы учитывать его как критерий оценки или хотя бы использовать смешанные группы участников. Но, похоже, это ему просто не пришло в голову, и меня удручает, что и последующие исследователи редко об этом задумывались.

Если бы Соломон Аш был единственным, кто так поступил, мы могли бы сбросить этот случай со счетов как исторический курьез. Но, разумеется, Аш не был исключением. В 1960-х годах его ученик Стэнли Милгрэм провел в Йельском университете получившую широкую известность серию экспериментов с электрошоком. Так я описал эти эксперименты в The Financial Times^4:

«[Милгрэм] набрал ничего не подозревающих людей для участия в «исследовании памяти». В лаборатории их делили на пары и просили вытянуть жребий, чтобы определить, кто будет «учителем», а кто «учеником». Ученика пристегивали к электрическому стулу, а затем учитель уходил в другую комнату, откуда он мог управлять электрошоковым аппаратом. Каждый раз, когда ученик неверно отвечал на вопрос, учитель должен был наносить все более и более сильные удары током. Многие участники так и сделали, даже когда электрошок мог привести к смерти. Не помешало ни то, что в качестве демонстрации им самим нанесли электрошок, ни жалобы ученика на слабое сердце, ни то, что из-за стены доносились крики и просьбы о пощаде, ни тот факт, что на рычажках машины было написано: «Осторожно: крайне опасный удар, ХХХ». Разумеется, никакого электрошока на самом деле не было: все крики были притворными. Но все равно этот опыт и пугает, и завораживает».

Мне следовало упомянуть хотя бы мимоходом, что все 40 подопытных кроликов Милгрэма были мужчинами. Но, когда я писал свою статью, мысль о поле испытуемых не пришла мне в голову, и поэтому, как и другие люди в такой же ситуации, я не стал уточнять этот вопрос.

Очень надеюсь, что сегодня я удосужился бы об этом задуматься, так как с тех пор я успел взять интервью у Кэролайн Криадо Перес, автора книги «Невидимые женщины». От интервью я получил массу удовольствия: Кэролайн пришла с очаровательным песиком, который свернулся калачиком и посапывал в уголке студии, пока мы обсуждали проблему гендерно обоснованных пробелов данных. От книги удовольствия было поменьше – так удручали описанные ею случаи некомпетентности и несправедливости – от производителей полицейских бронежилетов, которые забыли, что у некоторых полицейских есть грудь, до создателей «универсального» приложения для заботы о здоровье от Apple, которые упустили из виду, что у многих пользователей iPhone бывают менструации^5. В своей книге она утверждает, что слишком часто те, кто разрабатывает важные товары и правила, по умолчанию считают среднестатистического пользователя или гражданина мужчиной. А женщины – дело десятое. По мнению Криадо Перес, то же происходит и со статистическими данными. Она наглядно объясняет, что мы часто исходим из того, что данные отражают беспристрастный взгляд, хотя на самом деле в них могут иметься сильные, но трудноуловимые искажения.

Например, исторически в клинических испытаниях участвовало мало женщин. Одним из мрачных подтверждений этому является талидомид, который принимали многие беременные женщины, страдающие от утренней тошноты. Позже выяснилось, что это может привести к инвалидности и даже смерти ребенка. После этой катастрофы женщинам детородного возраста часто отказывалось в участии в экспериментах – мало ли что еще может случиться. Но такая предосторожность логична лишь в случае, если считать, что все, что нам нужно узнать о лекарствах, мы можем узнать, привлекая к испытаниям только мужчин – а это очень большое допущение^4.

Сейчас ситуация улучшилась, но многие испытания до сих пор не разбивают данные в попытке узнать, одинаков ли эффект среди мужчин и среди женщин. К примеру, силденафил изначально предназначался для лечения стенокардии. В ходе проведенных среди мужчин испытаний обнаружилось, что у лекарства есть неожиданный побочный эффект: феерическая эрекция. Лекарство вышло в продажу как средство от эректильной дисфункции и сейчас известно как Viagra. Но у силденафила может быть еще один неожиданный побочный эффект: возможно, он помогает при менструальных болях. Наверняка мы этого не знаем, потому что проведено было всего лишь одно, пусть и обнадеживающее, исследование^7. Если бы в ходе клинических испытаний средства против стенокардии женщин было столько же, что и мужчин, возможно, влияние силденафила на менструальные боли было бы столь же очевидным, что и его действие на эрекцию.

Подобные случаи, когда результаты исследования разнятся в зависимости от пола, случаются чаще, чем можно было бы предположить.

Согласно обзору исследований одного препарата на грызунах мужского и женского пола, больше чем в половине наблюдаемых случаев эффект препарата был связан с полом. Долгое время исследователи мышечных стволовых клеток долгое время не могли понять, почему одни клетки регенерируются, а другие нет. Казалось, что это определяется случаем, пока кому-то не пришло в голову посмотреть, у самок или у самцов брались клетки. Тайна разрешилась: клетки самок регенерировались, а клетки самцов – нет.

Подобные связанные с полом «слепые пятна» все еще существуют. Через несколько недель после начала эпидемии коронавируса ученые поняли, что мужчины больше рискуют и заболеть, и умереть, чем женщины. В чем было дело? В разнице поведения, в том, насколько тщательно они моют руки, в популярности курения? А может быть, причина куда глубже, и различия существуют на уровне иммунных систем мужчин и женщин? Сложно сказать, тем более что из 25 стран с самым высоким числом заболеваний больше половины стран, в том числе Соединенное королевство и США, не разбивали случаи заболеваемости по полу^8.

Еще одна проблема возникает, когда данные женщин собирают, но вопросы исследователей рассчитаны на мужчин. Лет 25 тому назад в Уганде число трудоустроенных подскочило более чем на 10 %, с 6,5 миллионов до 7,2 миллионов. Как такое получилось? Просто исследователи трудовой занятости научились задавать нормальные вопросы^9.

Раньше людям предлагалось указать свой основной вид деятельности или основную работу, поэтому многие женщины, которые работали неполный рабочий день, торговали на рынке или трудились на семейной ферме писали «домохозяйка». Теперь же опрашиваемых просили рассказать и о других видах деятельности, и вдруг выяснилось, что у женщин многие часы уходят на подработку. Трудовая сила Уганды выросла на 700 000 человек, в основном за счет женщин. Не то что бы первоначальный опрос игнорировал женщин, но вопросы были заданы исходя из традиционной модели домохозяйств, в которой муж работал полный день на оплачиваемой работе, а жена работала дома, не получая за это ничего.

Еще более неочевидный пробел в данных возникает из-за того, что государство часто измеряет доходы не отдельных лиц, а домохозяйств. В этом есть своя логика: в нашем мире многие семьи сообща платят за аренду, еду, а иногда вообще за все. Понятно, что «домохозяйство» в таком случае – удобная единица измерения. У меня есть знакомые, мужчины и женщины, которые проводят значительную или большую часть времени, выполняя неоплачиваемую работу дома и присматривая за детьми, в то время как их партнеры получают солидную зарплату. Странно было бы говорить, что, раз партнер, работающий дома, получает мало или вообще не зарабатывает, значит, они живут в бедности.

Но хотя многие семьи и правда платят из общей кассы, это не значит, что так делают все. В семье деньги могут быть использованы как инструмент давления, а неравные зарплаты могут быть на руку абьюзерам. Если собирать исключительно данные по доходам семей, подобные случаи дурного обращения становятся невидимыми, так как тогда статистике они неинтересны. И есть большое искушение поверить, что то, что мы не измеряем, и вовсе не существует.

Как и в случае с экспериментами Аша, нам не нужно гадать, имеет ли значение, у кого в руках семейные финансы. Существуют надежные данные, говорящие, что иногда это действительно имеет значение. Экономист Шелли Лундберг с коллегами изучила случай, происшедший в 1977 в Соединенном королевстве. В тот год регулярно выделяемое пособие на детей перестало быть налоговой льготой (а за налоги обычно отвечал отец) и стало выплачиваться матери в виде денежного пособия. Благодаря этому изменению заметно выросли расходы на женскую и детскую одежду относительно мужской одежды^10.

Когда я рассказал об исследовании Лундберг в «The Financial Times», мне написал возмущенный читатель: с чего я взял, что тратить деньги на женскую и детскую одежду лучше, чем на мужскую? С читателями нашей газеты такое бывает нечасто, но этот гражданин не понял суть истории. Дело не в том, что одна структура расходов лучше, чем другая, а в том, что они различаются. Размер выплаты не изменился, но, когда ее получал другой член семьи, она тратилась на другие вещи. Значит, измеряя доход исключительно на уровне домохозяйства, мы упускаем важную информацию. С приходом в Соединенное королевство новой системы выплат, Universal Credit, деньги получает один человек, «глава семьи», прямо как в старые времена. Выигрывают от подобного решения, возможно, мужчины, но с учетом имеющихся у нас данных нельзя сказать наверняка.

Иногда приятно себе представить, что надежная статистика материализуется сама собой, точно манна небесная.

Но массивы данных возникают, только если какой-то человек решит собрать информацию. Какую информацию собирать, а какую нет, что измерять, а на что не обращать внимания, кого включать или не включать – все это определяется убеждениями, предрассудками и упущениями простых смертных.

ООН, например, разработала амбициозные «Цели устойчивого развития» к 2030 году. Но специалисты по развитию обращают внимание вот на какую проблему: зачастую у нас не хватает данных, чтобы определить, была ли достигнута та или иная цель. Удалось ли нам снизить число случаев домашнего насилия среди женщин? Если только небольшое число стран собрало качественную информацию, необходимую для сравнения различных периодов, ответить на этот вопрос будет затруднительно^11.

Иногда выбор информации, достойной сбора, вызывает недоумение. Как отмечает Уилл Мой, глава Full Fact, организации по проверке фактов на достоверность, в Англии правительство знает о гольфистах больше, чем о жертвах нападений, грабежей и изнасилований^12. Не подумайте, что какой-нибудь чиновник распределял средства на проведение опросов и решил, что информация о гольфе важнее информации о преступности. Обычно опросы проводятся как часть более крупных проектов. Когда началась эйфория по поводу того, что Лондон стал хозяином Олимпийских игр 2012 года, правительство запустило опрос «Активная жизнь», который охватил 200 000 людей. Благодаря масштабу опроса стало известно, какой вид спорта популярнее всего в каждом регионе. Вот почему мы так много знаем о гольфистах.

В этом нет ничего плохого, даже наоборот: хорошо, когда есть такая подробная информация о том, как люди поддерживают форму. Но не следует ли из этого, что стоит увеличить масштабы «Опроса по преступности Англии и Уэльса», который включает каких-то 35 000 семей? Это достаточно большое число, чтобы понять тенденции распространенных видов преступлений на уровне всей страны, но, будь опрос так же амбициозен, как и «Активная жизнь», мы узнали бы также тенденции, связанные с редкими видами преступлений, меньшинствами и отдельными городами. При прочих равных крупные исследования помогают получить более точные подсчеты, особенно в случаях, когда считать надо что-то редкое.

Но с увеличением масштабов необязательно улучшается качество данных. Вполне возможна ситуация, когда исследование охватывает огромное число человек, но исключает достаточно много людей, чтобы картина происходящего чудовищно исказилась.

В 1936 партия республиканцев США выдвинула губернатора Канзаса Альфреда Лэндона как кандидата в президенты. Соперничать ему предстояло с действующим президентом-демократом, Франклином Делано Рузвельтом. Известный журнал «The Literary Digest» занялся прогнозированием результатов выборов. Журнал провел невероятных масштабов опрос, затронувший 10 миллионов людей, то есть четверть электората. Ответы на опрос посылались по почте. Страшно и вообразить, сколько писем пришло в редакцию журнала, но «The Literary Digest» только радовались. В конце августа журнал сообщил: «На следующей неделе мы получим первые ответы из этих 10 миллионов. Их трижды проверят, сличат, пять раз классифицируют и суммируют»13.

На протяжении более чем двух месяцев сотрудники журнала обработали целых 2,4 миллионов ответов. Вывод был таков: Лэндон выиграет, получив 55 % к 41 %, а часть людей проголосует за третьего кандидата.

Но выборы закончились совершенно иначе. Рузвельт разгромил Лэндона, получив 61 % против 37 %. Провал «The Literary Digest» был тем горше, что куда более скромное исследование, проведенное пионером соцопросов Джорджем Гэллапом, было гораздо ближе к истине: его результаты предсказывали, что Рузвельт победит с большим отрывом.

Мистер Гэллап, в отличие от «The Literary Digest», знал: в том, что касается данных, больше не значит лучше. Соцопросы вроде тех, что проводил Гэллап, основаны на выборке избирателей. Это означает, что исследователи должны учитывать две опасности: ошибку выборки и смещение выборки.

«Ошибка выборки» означает вероятность того, что, по чистой случайности, полученные ответы не отражают истинных настроений граждан. Поэтому в соцопросах указывается «предел погрешности». Чем больше выборка, тем меньше предел погрешности. Во многих случаях вполне достаточно тысячи ответов. В ходе предвыборной кампании 1936 года мистер Гэллап, как сообщается, опросил 3000 человек.

Но если 3000 опрошенных – это хорошо, разве не лучше 2,4 миллионов? К сожалению, у ошибки выборки есть куда более опасный приятель: смещение выборки. Ошибка выборки происходит, когда случайная выборка по стечению обстоятельств неверно отражает исследуемую популяцию. А смещение выборки происходит, когда выборка оказывается не случайной. Джордж Гэллап прилагал все усилия, чтобы избежать такого искажения, потому что он понимал: составить неискаженную выборку гораздо важнее, чем составить большую выборку.

Пытаясь опросить как можно больше людей, «The Literary Digest» попал впросак из-за смещения выборки. Анкеты рассылались по адресам, полученным из баз регистрации автомобилей и телефонных справочников. В 1936 году эта выборка была непропорционально обеспеченной: владельцы телефонов и машин, как правило, богаче тех, у кого этих благ нет. Ситуацию усугублял тот факт, что те, кто поддерживал Лэндона, отвечали на анкету чаще, чем те, кто поддерживал Рузвельта. В совокупности эти два искажения обрекли опрос «The Literary Digest» на неудачу. На одного опрошенного Гэллапом журнал получал ответ 800 людей. Результатом таких титанических трудов стало лишь то, что ошибка была тоже внушительной. Опрос «The Literary Digest» стал одним из самых известных провальных соцопросов в истории статистики – и все потому, что журналисты не задумались ни о проигнорированных людях (тех, кто не получил анкет), ни об отсутствующих ответах.

Каждый исследователь общественного мнения знает о ловушке, в которую попал «The Literary Digest», и те, кто поприлежней, стараются получить репрезентативную выборку населения, как это сделал Джордж Гэллап. Задача эта никогда не была легкой, а сейчас и подавно: все меньше людей удосуживаются отвечать на соцопросы. Возникает логичный вопрос: действительно ли те, кто соглашается ответить, адекватно отражают все население? Отчасти дело в том, что люди реже стали поднимать трубку, когда звонят с незнакомого номера, но это не единственная причина. К примеру, в 1963 году было проведено первое «Британское избирательное исследование», в ходе которого опрашивающие ходили по домам. На вопросы отвечали почти 80 % тех, к кому они стучались. А в 2015 в ходе подобного опроса доля ответивших составляла лишь немногим более 55 %. Почти в половине случаев люди либо не открывали дверь, либо открывали, но отказывались отвечать на вопросы^14.

Зная это, опросчики стараются скорректировать подсчеты, но беспроигрышного способа сделать это нет. Неполученные ответы – пример того, что статистик Давид Хэнд называет «темными данными»: мы знаем, что эти люди существуют и что у каждого из них есть свое мнение, но в чем оно заключается, мы можем только гадать.

«Темные данные» можно проигнорировать, как Аш и Милгрэм проигнорировали вопрос о том, как повели бы себя в их экспериментах женщины. Можно пытаться разглядеть в этой тьме хоть что-то. Но полностью проблему решить невозможно.

В ходе всеобщих выборов Соединенного королевства в 2015 году опросы показали, что действующий премьер-министр Дэвид Кэмерон вряд ли получит достаточно голосов, чтобы сохранить свой пост. Вышло совсем иначе: партия консерваторов, к которой принадлежал Кэмерон, получила места в Палате общин и одержала победу, пусть и с небольшим отрывом. Сложно сказать, в чем заключалась ошибка, но многие центры по изучению общественного мнения считали, что в последний момент люди переметнулись на сторону консерваторов. Если можно было бы в самый последний момент провести пару экспресс-опросов, прогноз был бы точным.

Но это объяснение неверно. Проведенные исследования показали, что проблема была в «темных данных». Вскоре после выборов исследователи составили случайную подборку адресов и ходили опрашивать людей, голосовали ли они и если да, то за кого. Результаты были теми же, что и в предыдущих опросах: господина Кэмерона поддерживает слишком мало людей, чтобы он удержался у власти. Но затем исследователи снова пришли туда, где им не открыли или отказались отвечать на вопросы. Со второго раза оказалось, что консерваторов куда больше. Исследователи продолжали заполнять пробелы в данных – иногда возвращаться приходилось шесть раз. В конце концов они получили ответы почти всех, кто им был нужен. Вывод этого ретроспективного опроса наконец-то совпал с результатами выборов, «предсказав» правительство консерваторов.

Если бы дело было в том, что люди в последний момент передумали, то решить проблему было с помощью опросов, проведенных наспех в последнюю минуту. Но поскольку причина была в том, что до тех, кто голосовал за консерваторов, было сложнее достучаться, возможно, лучшим способом справиться с ситуацией было бы решение проводить опросы медленнее, но стремиться к большему охвату^15.

В 2016 году, в ходе недоброй памяти президентских выборов в США, опросчики столкнулись и с той и с другой проблемой. Результаты опросов показывали, что в «колеблющихся» штатах Хиллари Клинтон опережает Дональда Трампа – а ведь именно эти штаты определяют исход битвы. Однако в последний момент многие перебежали в лагерь Трампа. Кроме того, в игру вступило то же искажение из-за нехватки ответов, что обрекло на неудачу опросы 2015 года в Соединенном королевстве: выяснилось, что сторонников Клинтон найти легче, чем сторонников Трампа. С объективной точки зрения опросы ошиблись ненамного, но, поскольку Трамп был таким необычным кандидатом, в воображении людей ошибка выросла до небес. Однако факт остается фактом: одной из причин того, что прогноз был неверен, был тот факт, что, несмотря на попытку собрать репрезентативную выборку избирателей, слишком многие сторонники Трампа оказались не опрошены^16.

Есть один радикальный способ справиться с искажением выборки: вместо того чтобы попытаться собрать репрезентативную выборку, опрашивать надо всех и каждого. Именно в этом состоит принцип переписей. Однако никто не гарантирует, что в ходе переписи будут подсчитаны все без исключения. В переписи, прошедшей в США в 2010 году, на вопросы ответили лишь 74 % домохозяйств, а это значит, что огромное число людей либо не были опрошены, либо отказались отвечать.

В переписи, прошедшей в 2011 году в Соединенном королевстве, доля ответивших составляла 95 %, то есть около 25 миллионов домохозяйств. Результат куда более похвальный – на первый взгляд, он может даже показаться идеальным. Если были получены ответы 25 миллионов домохозяйств, ошибки случайной выборки опасаться не надо: она будет мизерной. Но даже если за бортом остались всего 5 % людей, риск искажения выборки остается. Переписчики знают, что некоторые группы людей не станут заполнять официальную анкету, которую им заботливо подсунули под дверь. Это те, кто живет в зданиях с большим числом соседей, например, в студенческих общежитиях, а также мужчины от 20 до 30 и те, кто плохо говорит по-английски. Ответы 5 % воздержавшихся могут разительно отличаться от ответов 95 % сознательных граждан. Уже одного этого достаточно, чтобы исказить полученные в ходе переписи данные^17.

Переписи – один из самых древних способов сбора статистики.

Так называемые «большие данные» появились недавно, но цель у них такая же: охватить всех и каждого. Профессор Виктор Майер-Шенбергер, сотрудник Оксфордского института Интернета и один из авторов книги «Большие данные», поделился со мной своим любимым определением большого массива данных: N = вcем. Это значит, что выборку делать уже не надо, потому что мы охватили все население^18.

Один из источников больших данных так банален, что может даже не прийти в голову. Подумайте, какие данные вы создаете, когда смотрите фильм. В 1980 году вы могли только пойти в кино и заплатить, вероятнее всего, наличными. Кроме чеков в билетной кассе, никаких других данных создано не было. В 1990 году можно было пойти в какой-нибудь видеопрокат. Сотрудники проката регистрировали аренду либо на компьютере, либо по старинке, на бумаге. Но даже если они использовали компьютер, то, скорее всего, данные оттуда не попадали в более крупные базы данных. Но в двадцать первом веке, когда вы создаете аккаунт на Netflix или Amazon, ваши данные заносятся в гигантское виртуальное пространство, где все взаимосвязано и легко поддается анализу, становится ссылкой или попадает в руки оптовых торговцев данными (если это предусмотрено соответствующими условиями).

То же самое происходит, когда вы записываетесь в библиотеку, платите подоходный налог, регистрируете новый номер телефона или получаете паспорт. В прежние времена эти данные были записаны на маленьких бумажках и организованы по алфавиту в огромном каталоге. От данных, полученных в ходе переписи или опроса, они отличались тем, что не предназначались для статистического анализа. Собирали их для выполнения конкретных задач, и на их основе выстраивалось управление организацией. С течением времени подобные управленческие данные оцифровали, а алгоритмы запроса информации усовершенствовали. Благодаря этому такие данные можно легко использовать в статистическом анализе как дополнение или даже замену данных, полученных в результате опросов.

Но зачастую «N = всем» – не факт, а лишь обнадеживающее допущение.

Мы уже видели, как часто административные данные сообщают о тех людях, которые у себя в семье отвечают за документы и оплачивают счета, и что до людей, которые ко всякого рода официальным документам относятся с подозрением, достучаться не так-то просто. И не забывайте, что «N = всем» не то же самое, что «N = всем, кто пользуется этой услугой». К примеру, у Netflix есть обширные данные о каждом пользователе сервиса, но куда меньше данных о тех, кто им не пользуется. Делать выводы о не-пользователях, основываясь на данных о пользователях, неразумно.

Еще более привлекательны для больших данных «найденные данные», то есть данные, которые мы, сами того не замечая, оставляем на каждом шагу: когда носим в кармане смартфон, пользуемся Google, платим онлайн, делимся мыслями в Twitter[26] или фотографиями на Facebook* или даже когда просим «умный» обогреватель увеличить температуру. В распоряжении Netflix оказываются не только ваше имя, фамилия и данные кредитной карточки. Netflix получает информацию обо всем, что вы смотрели на платформе, а также когда вы это смотрели (или бросили смотреть) и кучу всего другого.

Когда такого рода данные собирают по сусекам со всего киберпространства, преследуя те или иные цели, искажения могут быть самыми разными. К примеру, если мы хотим узнать общественное мнение по какому-то вопросу, можно не тратить средства на проведение соцопроса, а использовать алгоритм по анализу эмоциональной окраски сообщений в Twitter. Для анализа доступно каждое сообщение на Twitter, хотя на практике ученые обычно собирают данные лишь на одном участке этого бескрайнего поля данных. Но даже если проанализировать каждое сообщение на Twitter, пользуясь принципом «N = всем», мы узнаем лишь точку зрения пользователей соцсети, а не более широких групп населения. А пользователи Twitter плохо отражают то, что происходит со всем населением. К примеру, в США среди пользователей Twitter доля горожан, молодежи, людей с высшим образованием и афроамериканцев выше, чем по стране в целом. Среди пользователей Facebook* и Instagram* доля женщин больше, чем мужчин, но с LinkedIn ситуация обратная. Среди латиноамериканцев доля пользователей Facebook* выше, чем среди белых, а афроамериканцы превосходят белых в доле пользователей сайтов LinkedIn, Twitter и Instagram*. Все это отнюдь не очевидно^19.

Исследовательница из Microsoft, Кейт Крофорд, собрала множество случаев, когда люди считали, что «N = всем», и в результате шли в неправильном направлении. Когда в 2012 году на Нью-Йорк и окрестности обрушился ураган Сэнди, исследователи опубликовали анализ данных из Twitter и геолокационного поисковика FourSquare. Согласно этому анализу, в день накануне урагана произошел рост покупок в продовольственных магазинах, а в день после урагана подскочила посещаемость баров и ночных клубов. Все бы ничего, но среди твитов об урагане было непропорционально много сообщений из района Манхэттен, тогда как другие районы, такие как Кони-Айленд, пострадали куда больше. Собственно говоря, ущерб в Кони-Айленде был так велик, что отключилось электричество. А тем временем в густонаселенном и обеспеченном Манхэттене было непропорционально много смартфонов (конечно, «много» по меркам 2012 года, когда смартфоны были еще не так популярны).

Чтобы подобный анализ больших данных хоть на что-то годился, надо отделить твиты от реальности, а это задачка не из легких^20.

Вот еще один пример: в 2012 году в Бостоне появилось приложение для смартфона под названием StreepBump, которое при помощи датчика ускорения на iPhone отмечало выбоины на дорогах. По задумке создателей, бостонцы скачивают приложение, а оно автоматически сообщает мэрии города, где нужен ремонт. Работникам мэрии больше не придется патрулировать улицы в поисках выбоин. При помощи этого элегантного способа действительно было обнаружено какое-то количество выбоин. Однако на самом деле карта выбоин, если не корректировать ее с учетом других данных, была искажена в пользу районов, где жила обеспеченная молодежь, у которой были айфоны и которые слышали про приложение. Формулу «N = всем» StreetBump понимает так: мы зафиксируем каждую выбоину, отмеченную на каждом телефоне, где установлено приложение. Это совсем не то же самое, что зафиксировать каждую выбоину в городе. Проект так и не получил распространения.

Алгоритмы, используемые для анализа больших данных, обучаются на найденных данных, которые могут быть искажены*. Если, к примеру, для обучения алгоритма используются в основном светлокожие люди и мужские голоса, этот алгоритм может испытывать трудности, столкнувшись с женскими голосами и темнокожими людьми. Считается, что именно по этой причине визуальный алгоритм Google спутал фотографии темнокожих людей с фотографиями горилл, а вебкамеры Hewlett Packard темнокожих просто не видели. Этим же объясняют, почему камеры Nikon, автоматически повторяющие снимок, если им кажется, что на первом снимке человек моргнул, по несколько раз фотографировали людей из Китая, Японии и Кореи – программа думала, что они моргают, а дело было в восточноазиатском разрезе глаз. Весной 2020 года были запущены приложения, обещающие распознать Covid-19 по звуку вашего кашля. Интересно, удалась ли эта задумка?21

Одно я знаю точно. Если алгоритму дать искаженную выборку, то и результат будет искажен^22.

* * *

Есть немало людей, не скрывающих своих откровенно расистских и сексистских взглядов, но в большинстве случаев то, что мы подсчитываем, а про что забываем, – следствие неосознанного выбора, трудноуловимых искажений и предубеждений, о которых мы и сами не знаем. Все это может сбить нас с правильного пути.

Единственный способ наверняка знать, что в исследовании никого не забыли, – собирать данные самостоятельно. Но можно – и нужно! – задаваться вопросом, о ком или о чем те или иные данные умалчивают. В некоторых случаях отсутствие полной информации объяснимо: очевидно, что о таких преступлениях, как торговля людьми и употребление тяжелых наркотиков, информацию получить затруднительно. В иных же случаях пробелы становятся заметны лишь при внимательном рассмотрении. Ученые, например, не всегда четко сообщают, что в эксперименте принимали участие одни лишь мужчины. Такая информация иногда запрятана где-то в приложениях к исследованию, а иногда и вовсе отсутствует. Но зачастую, чтобы обнаружить слепое пятно, глубоко копать не нужно. Если в эксперименте участвовали только мужчины, нельзя полагать, что с участием женщин результаты бы не изменились. Если правительство сообщает нам статистику о доходах домохозяйств, следует помнить, что мы ничего не знаем о том, как этот доход распределяется внутри домохозяйства.

Большие массивы найденных данных часто кажутся исчерпывающими, и польза от них может быть огромная, но зачастую сложно устоять перед соблазном иллюзии «N = всем». Предположить безо всяких на то оснований, что мы располагаем всей необходимой информацией, – проще простого. Нужно всегда задаваться вопросом, кого и что не учли. И это лишь одна из причин, по которым с большими данными нужно вести себя осмотрительно. С появлением больших данных мы стали совершенно иначе собирать статистическую информацию, и эти изменения еще толком не изучены. Вот это и будет нашей следующей остановкой на пути к познанию мира при помощи чисел.

Правило седьмое

Требуйте прозрачности от компьютера

Я знаю, что за последнее время я принял ряд очень неудачных решений, но я уверяю тебя, что скоро все будет как раньше. Я думаю о нашей миссии все с тем же огромным энтузиазмом и уверенностью. И я хочу помочь тебе, Дэйв.

– HAL 9000 («2001: Космическая одиссея»)

В 2009 году журнал «Nature», один из ведущих научных журналов во всем мире, сообщил о замечательном достижении команды исследователей из Google. Они проследили за тем, как грипп распространяется по США, – и для этого им не нужны были результаты приемов врачей. Больше того: они научились делать это быстрее, чем «Центры по контролю и профилактике заболеваний (ЦКПЗ), которые полагались на информацию из врачебных кабинетов. В поисках закономерностей алгоритм Google проанализировал данные ЦКПЗ с 2003 по 2008 год, и выяснилось, что существует корреляция между количеством заболеваний гриппом и тем, что люди ищут онлайн в то же время и в том же регионе. Благодаря этому открытию алгоритм теперь мог проанализировать сегодняшние поисковые запросы и определить число случаев гриппа на тот же день как минимум за неделю до официального отчета ЦКПЗ^2.

Алгоритм «Тенденции гриппа от Google» был не просто быстрым, точным и дешевым. Он не был замешан ни на какой теории. Инженеры Google не заморачивались с гипотезами на тему того, какие поисковые запросы коррелируют с распространением заболевания. Логично предположить, что фразы вроде «симптомы гриппа» или «аптека рядом» окажутся полезнее, чем «Бейонсе» – но команда из Google в этом разбираться не стала. Они просто-напросто внесли в систему 50 миллионов самых популярных запросов, а дальше уже действовал алгоритм.

Успех «Тенденций гриппа от Google» стал символом самой модной тенденции в бизнесе, технологии и науке: интереса к «большим данным» и «алгоритмам». Под «большими данными» много чего можно иметь в виду, но мы с вами давайте поговорим о «найденных данных», о которых шла речь в прошлой главе, то есть о цифровых следах поисков в интернете, платежей кредитными карточками и мобильных телефонов, посылающих сигналы ближайшей вышке сотовой связи, а также об административных данных, которые появляются, когда организации организовывают самих себя.

Алгоритм же – пошаговый «рецепт»[27], созданный, чтобы выполнить серию действий.

В большинстве случаев под «алгоритмом» подразумевают на самом деле «компьютерную программу». Но в последние несколько лет у этого слова появилось и более узкое значение: алгоритм – это инструмент, который ищет закономерности в больших массивах данных. В проекте «Тенденции гриппа от Google» такие алгоритмы переваривали те самые 50 миллионов запросов в поисках тех, что совпадают с информацией о росте заболеваний гриппом.

Вот такими данными и алгоритмами мы и займемся в этой главе. «Найденные» массивы данных могут быть огромными. Сбор их обходится довольно дешево, обновляются они в режиме реального времени, а также отличаются хаотичностью. Это своеобразный коллаж из единиц информации, собранных для самых разных целей. Сейчас, когда и общение, и досуг, и торговля перебрались в интернет, а интернет перебрался в телефоны, машины и даже очки, можно записывать и подсчитывать происходящее вокруг нас так, как еще 10 лет назад нельзя было и представить. Если зайти в раздел «Бизнес» в книжном, вы увидите, что полки ломятся от книг, где рассказывается, какие возможности открывают эти новые данные. А журналы по менеджменту распухают от несметного количества статей на ту же тему.

Проповедники больших данных не просто обещают раскрыть вам секреты успеха, но и популяризуют три многообещающих идеи. Именно этими идеями объяснялся успех «Тенденций гриппа от Google». Во-первых, они говорят, что, анализируя данные, мы получаем невероятно точные результаты. Во-вторых, зафиксировать можно любую единицу информации, – вспомните формулу «N = всем» из предыдущей главы – то есть привычные статистические методы выборки можно сдать в утиль, поскольку «Тенденции гриппа» зафиксировали все поисковые запросы до единого. И наконец, последняя идея заключается в том, что заодно в утиль можно сдать и научные модели. Нет необходимости развивать и проверять теории о том, почему запросы о «симптомах гриппа» и «Бейонсе» коррелируют или же не коррелируют с распространением гриппа. Как писал в 2008 году журнал «Wired» в одной занимательной статье, «если взять достаточно данных, цифры сами все расскажут».

Это же настоящая революция! Но через четыре года после публикации статьи в «Nature» другой журнал, «Nature News», сообщил прискорбную новость. В числе последних жертв гриппа оказался, ко всеобщему удивлению, алгоритм «Тенденции гриппа от Google». Несколько зим подряд он работал быстро, аккуратно и без перебоев. Но теперь модель, в которой было так много данных и так мало теории, перестала чуять грипп. Модель Google сообщила о серьезной вспышке заболевания, однако, когда через несколько недель до общественности доползли медленные, но надежные данные от ЦКПЗ, выяснилось, что Google сильно переоценил число случаев гриппа и сходных заболеваний – один из результатов алгоритма сообщал число, в два раза превосходящее реальное^3.

Вскоре после этого проект «Тенденции гриппа от Google» свернули^4.

Что же пошло не так? Провал отчасти объяснялся последней из трех многообещающих идей: Google не знал и не мог узнать, как поисковые запросы связаны с распространением гриппа. Разработчики не думали о причинах и следствиях. Они просто искали статистические закономерности в данных при помощи алгоритмов. Когда исследователи Google ознакомились с результатами, они обнаружили ряд крайне сомнительных корреляций, и алгоритм откорректировали, чтобы он эти корреляции не учитывал. К примеру, выяснилось, что число случаев гриппа коррелировало с запросами о «школьных баскетбольных матчах». Причина проста: и грипп, и школьные матчи по баскетболу обычно начинаются в ноябре. Но тогда выходит, что «Тенденции гриппа» работает не только как «датчик гриппа», но и как «датчик зимы»5. Это привело к ошибке в 2009 году, когда грипп вспыхнул летом. Алгоритм прилежно прочесывал данные в поисках информации о зиме и, не найдя таковой, пропустил внесезонную вспышку заболевания. Реальное число случаев гриппа было в четыре раза больше того, что сообщил алгоритм^6.

Проблема «датчика зимы» в анализе больших данных встречается на каждом шагу. Вот пример буквального «датчика зимы» от Самира Сингха, ученого-информатика. Алгоритму по поиску закономерностей показали большое число фотографий волков в дикой природе, а также домашних хаски.

Казалось, что алгоритм замечательно точно отличает двух представителей семейства псовых – пока не выяснилось, что он находил волка на любой фотографии, где был снег.

Джанель Шейн в книге под забавным названием «Ты похожа на предмет и я люблю тебя» рассказывает о более серьезном случае: алгоритму показывали фотографии здоровой кожи и рака кожи. Алгоритм понял, в чем закономерность: если на фотографии есть линейка, это рак^7. Если мы не знаем, почему алгоритм ведет себя так или иначе, мы отдаемся на произвол «датчика линейки».

Найти причинно-следственную связь сложно, а некоторые говорят, что и вовсе невозможно. Гораздо легче (и дешевле) найти корреляцию. Некоторые энтузиасты больших данных, к примеру, Крис Андерсон (автор той самой статьи в журнале «Wired») утверждает, что выходить за рамки корреляций бессмысленно. Он пишет так: «сначала рассмотрите данные с математической точки зрения, а уж потом определяйте контекст», и цифры сами все расскажут. Или, если не слишком любезничать, можно перефразировать это так: «Если количество запросов про школьные баскетбольные матчи всегда возрастает одновременно с числом заболеваний гриппом, не к чему заморачиваться вопросом, почему так происходит».

Но заморачиваться нужно, потому что, если анализировать одни корреляции и не выдвигать никакой теории, результат неизбежно будет уязвим. Если вы не знаете, что именно стоит за корреляцией, то вы не знаете, в каких случаях она может распасться.

В 2012 году, через три года после проблемы с летним гриппом, достоверность «Тенденций гриппа» совсем вылетела в трубу. Сложно сказать, почему. Согласно одной теории, в декабре 2012 года в новостях было много страшилок про грипп, и из-за этого даже здоровые люди принялись искать информацию по теме. Согласно другому объяснению, все дело в изменениях поисковика Google. Теперь, если вы писали симптомы заболевания, он автоматически выдавал варианты диагноза. Это могло привести к тому, что люди стали формулировать поисковые запросы по-другому, и «Тенденции гриппа» перестали понимать, что происходит. Не исключено, что при желании Google могла определить проблему и починить алгоритм, но компания решила, что на это уйдет слишком много усилий и денег, да и результат никто не гарантирует.

А может быть, все было иначе. На самом деле ученым за пределами Google приходится довольствоваться догадками о том, что пошло не по плану, потому что полной информации у них нет. Google делится с исследователями некоторыми данными, а часть информации и вовсе находится в открытом доступе. Но делиться всей информацией с кем бы то ни было Google не собирается.

* * *

У меня на книжной полке красуются две книги, которые рассказывают, как наше отношение к большим данным изменилось в течение каких-то нескольких лет.

Первая – «Большие данные» Кенна Кукьера и Виктора Майера-Шенбергера, вышедшая в 2013 году. В ней приводится множество примеров тому, как дешевые сенсорные датчики, огромные массивы данных и алгоритмы, ищущие закономерности, «меняют то, как мы живем, работаем и мыслим», если перефразировать подзаголовок книги. А какой же блистательный пример удостоился чести открыть книгу? Ну конечно, «Тенденции гриппа». О его крахе узнали только тогда, когда книга уже была в печати.

Через три года, в 2016, вышла книга Кэти О’Нил «Убийственные большие данные». Нетрудно догадаться, что автор этой книги настроена куда менее оптимистично. Подзаголовок сообщает, что большие данные «увеличивают неравенство и угрожают демократии».

Различие между двумя книгами отчасти объясняется разными точками зрения. Кукьер и Майер-Шенбергер рассматривают тему с позиции человека, который что-то делает при помощи алгоритма на основе данных, а О’Нил – с позиции человека, с которым алгоритм на основе данных что-то делает. Плотник считает, что молоток – вещь полезная, но мнение гвоздей сильно отличается.

Но перемена тона также объясняется переменами духа времени между 2013 и 2016 годами. В 2013 году те немногие, кто следил за большими данными, часто воображали себя плотниками. К 2016 до многих из нас дошло, что на самом деле мы гвозди. То, что раньше казалось революционным, стало зловещим, а воодушевление сменилось мрачными предчувствиями и совершенно оголтелыми заголовками в газетах. (Мой любимый пример – статья на сайте CNN под названием «Математика – это расизм».) Но это был не предел. Выяснилось, что фирма по политическому консультированию Cambridge Analytica, воспользовавшись нестрогими правилами Facebook[28] касательно данных, сумела заполучить информацию о примерно 50 миллионах людей без их на то ведома и осознанного согласия. А затем этим людям показывалась персонализированная реклама. Потрясенные обозреватели на какое-то время даже поверили, что реклама была столь эффективной, что именно она «выбрала» Дональда Трампа. Более трезвый анализ, впрочем, заключил, что пока что Cambridge Analytica все же не научилась управлять мыслями^8.

Каждый из нас буквально источает данные. Эти данные собирают и сливают в океаны информации. Алгоритмы и огромные массивы данных используются для самых разнообразных целей: от поиска любви до решений о том, сажать ли подозреваемого в тюрьму до суда или отпустить под залог. Все мы должны понимать, что это за данные и какую из них можно извлечь выгоду. Восхищаться ли большими данными или страшиться? Поддерживать плотников или переживать о том, что мы стали гвоздями поневоле?

Все зависит от – и в этой главе я покажу вам, от чего это зависит.

В 2012 году дух времени все еще был на стороне плотников, и журналист Чарльз Дахигг в своей статье в журнале «The New York Times» великолепно запечатлел воодушевление по поводу больших данных, рассказав историю об американском супермаркете Target.

Дахигг писал, что Target собрал столько данных о своих покупателей и так наловчился с их анализом, что, казалось, научился колдовать и стал читать мысли своих покупателей^9. Примером этому служит уморительный анекдот о человеке, который в ярости вломился в Target около Миннеаполиса и заявил менеджеру, что его дочь-подросток получает от Target купоны со скидками на одежду для мам и малышей. Менеджер рассыпался извинениями и даже позвонил ему впоследствии, чтобы еще раз извиниться, – но выяснилось, что девочка-подросток и правда была беременна. Просто ее отец об этом не догадался. А Target, проанализировав ее покупки, в числе которых были влажные салфетки без запаха и витамины, все понял.

Но считать ли это статистическим колдовством? Я обсуждал этот случай со многими людьми, и мнения удивительно разнятся. Большинство слушает с открытым ртом, но другие мои знакомые смотрят на дело иначе. Журналисты зачастую настроены скептически. Кто-то даже подозревает, что это либо какая-то байка, либо Дахигг и вовсе сочинил эту историю или как минимум сильно приукрасил то, что произошло в действительности. (А я, в свою очередь, подозреваю, что им как профессионалам просто завидно, что Дахигг откопал такую историю.) Что же касается специалистов по статистике и исследователей данных, на них мой рассказ не произвел никакого впечатления. По их мнению, случай совершенно предсказуемый, и никакой новой информации из него почерпнуть нельзя. И мне кажется, что они-то и правы.

Во-первых, давайте подумаем, насколько нереально угадать, что женщина беременна, основываясь на том, что она покупает. Не слишком. Посмотрите, что пишет на своем сайте Государственная служба здравоохранения о пищевых добавках с витамином B9:

Всем женщинам, которые могут забеременеть, рекомендуется ежедневно употреблять 400 микрограммов витамина B9 в виде пищевой добавки перед беременностью и в течение первых 12 недель беременности… Если вы не принимали добавку с витамином B9, начните принимать ее, как только узнаете, что беременны… Единственный способ убедиться, что вы получаете достаточно витамина B9, – принимать пищевую добавку.

ОК. Теперь, когда мне известна эта информация, что я подумаю, если женщина начнет покупать витамин B9? Мне не нужны ни огромные массивы данных, ни какой-нибудь невероятный анализ. Колдовство тут не при чем. Она, возможно, беременна – все очевидно. Алгоритм Target не наделен сверхчеловеческой логикой. Логика тут вполне человеческая. Любой человек, будь у него эта информация, пришел бы к тому же выводу.

Конечно, не все мы схватываем на лету. Ханна Фрай, автор еще одной чудесной книги об алгоритмах, «Hello World», рассказывает о женщине, которая покупала товары на сайте британского супермаркета Tesco^10. Под заголовком «купить еще раз» она увидела презервативы. Логично предположить, что алгоритм знал, что она или кто-то в ее семье раньше их покупали. Но она презервативов не покупала, да и мужу не было никакого смысла это делать: они их не использовали. Так что она решила, что дело в технической ошибке. Как еще это можно объяснить?

Когда она обратилась в Tesco с жалобой, представитель компании не стал огорчать ее новостью, что ее муж ходит налево, и прибег к тактичному и невинному обману. «Что вы говорите, мадам? Техническая неполадка? Да, скорее всего, так и есть. Простите за причиненные неудобства».

Фрай сообщила мне, что с тех пор в Tesco мантра «извинись и свали все на компьютер» стала тактикой по умолчанию.

Если человек один раз купил презервативы, наверное, это случится еще раз. Если человек купил тест на беременность, а потом – витаминную добавку для беременных, легко догадаться, что это женщина и что через несколько месяцев ей может понадобиться одежда для мамы и малыша. Здесь нет никаких статистических чудес. Алгоритмы просто видят вещи (презервативы, витамины для беременных), которые человеку (растерянной жене, разозленному отцу) не видны. Тот священный трепет, который вызывает у нас алгоритм, отчасти объясняется тем, что мы не осознаем всю заурядность того, что происходит под шелковым платочком фокусника.

Вот как история про алгоритм заставляет нас переоценивать способности компьютерного анализа на основе данных. Но есть и другой метод.

– Ложно-позитивные результаты – огромная проблема, – говорит Кайсер Фанг, исследователь данных, который многие годы разрабатывает подобные методы для продавцов и рекламодателей. Имеется в виду, что до нас не доходят истории о женщинах, которые получают купоны на одежду для младенцев, хотя вовсе не беременны. Услышав историю про купоны, легко предположить, что алгоритм работает как часы: что каждый, кто получает купоны на ползунки и влажные салфетки – беременная женщина. Но ведь никто этого не утверждает, и это наверняка неправда. Может быть, купоны на ползунки рассылали всем подряд. Прежде чем поверить, что компьютер Target умеет читать мысли, нужно подумать, сколько на одно такое попадание в яблочко приходится неудачных попыток.

Таких неудачных попыток может быть немало даже в случае такого немудреного предположения, что «женщина, покупающая витамин B9, возможно, беременна». Витамин B9 – не гарант беременности. Женщина может принимать его по другой причине. Или покупать его для кого-то еще. А может быть, она действительно была беременна, но потом случился выкидыш. (И купоны ей будут как соль на рану.) Или она безуспешно пытается зачать. Конечно, не исключено, что алгоритм Target так хорош, что умеет отфильтровывать подобные печальные ситуации. Но вероятность этого крайне мала.

Если верить Чарльзу Дахиггу, то Target перемежает купоны для беременных другими, совершенно случайными, купонами – скажем, скидкой на бокалы. Ведь если потребители поймут, что компьютер Target знает всю их подноготную, им станет не по себе. Но Кайсер Фанг считает иначе. Случайные купоны используют не оттого, что Target не хочет пугать покупателей, а оттого, что компания понимает: значительную часть этих купонов получат женщины, которые на самом деле не беременны.

Менеджеру надо было так и сказать: мол, не переживайте, эти купоны много кто получает. Почему же он этого не сделал? Скорее всего, об алгоритме Target он знал не больше, чем мы с вами. Как и Google, Target не спешит делиться алгоритмом и массивами данных ни с исследователями, ни с конкурентами, поэтому нельзя наверняка сказать, что произошло на самом деле.

Скорее всего, дело обстоит так: беременность, как правило, нетрудно определить по тому, что человек покупает. Поэтому мощный, основанный на данных алгоритм Target определит беременность точнее, чем случайные предположения, однако нет никаких сомнений, что безошибочным этот алгоритм не является. Случайное предположение может выглядеть так: вероятность того, что каждая женщина от 15 до 45 беременна, составляет примерно 5 % в любой момент. Если Target научится догадываться хотя бы о 10 % или 15 % процентов таких случаев, то игра стоит свеч. Даже небольшой прирост точности таргетированной рекламы увеличивает прибыль. Но прибыльность и всеведение – вещи разные.

Так что давайте немного сбавим градус – и в апокалиптической идее, что Cambridge Analytica читает ваши мысли, и в головокружительной мысли о том, что большие данные с легкостью заменят трудоемкие методы сбора статистики, такие как отчеты ЦКПЗ о числе случаев гриппа. Когда я впервые начал заниматься темой больших данных, я позвонил оксфордскому профессору сэру Дэвиду Шпигельхалтеру, одному из ведущих специалистов по статистике в стране и блестящему популяризатору этой науки. Я вкратце описал точку зрения оптимистов больших данных: что большие данные невероятно точны, что о выборках можно забыть, потому что фиксируется каждая единица данных, и что научные модели можно отправить на свалку, потому что «цифры сами все расскажут».

Для ответа ему не понадобилось никакого специального термина. Эти идеи, сказал он, «полный вздор, чушь собачья».

Заставить большие данные работать на себя – сложнее, чем может показаться. Последние двести лет специалисты по статистике пытаются выяснить, какие ловушки лежат на пути тех, кто решил познать мир через данные. Сегодня данные больше, быстрее и дешевле, но не будем тешить себя надеждой, что все ловушки обезврежены. Это не так.

– В больших данных много тех же проблем, что и в малых, – добавил Шпигельхалтер. – Оттого, что у вас больше информации, эти проблемы не исчезают, а становятся еще хуже».

Если некоторые наивные читатели Чарльза Дахигга поверят в то, что Target невероятно точно определяет, кому послать купоны на ползунки, особого значения это не имеет. Но когда наделенные властью испытывают подобное благоговение перед алгоритмами, в которых они ничего не смыслят, и используют их для решений, в корне меняющих жизнь людей, – это имеет значение, и немалое.

Один из самых ярких примеров, приведенных Кэти О’Нил в книге «Убийственные большие данные» – алгоритм IMPACT («Влияние»), разработанный для оценки учителей в Вашингтоне, округ Колумбия. О’Нил пишет, что учителей, которые пользовались всеобщей любовью и уважением, вдруг стали увольнять из-за того, что алгоритм поставил им очень низкую оценку

IMPACT был разработан как алгоритм, измеряющий качество преподавания. Для этого он анализировал, есть ли у учеников того или иного преподавателя прогресс в выполнении контрольных работ или же оценка, наоборот, стала хуже^11. Но по-настоящему измерить качество преподавания трудно по двум причинам. Во-первых, в независимости от того, как хорош или плох преподаватель, успехи одних учеников будут сильно отличаться от успехов других. Если в классе только 30 человек, то многое из того, что измерит алгоритм, будет просто шумом. Когда два-три человека угадали правильный ответ в контрольной в начале года, а в конце года им повезло меньше, этого достаточно, чтобы рейтинг учителя снизился. А так не должно быть, ведь это вопрос случайности. Бывает и так, что оценки у детей отличаются, потому что у кого-то и за пределами класса есть проблемы. Причины могут быть разными: у одного проблемы со здоровьем, другого травят, у третьего близкий родственник попал в тюрьму. И здесь, опять же, учитель ничего не может сделать. И это не такой же информационный шум, как в случае удачных или неудачных ответов наугад: такая вариативность отражает реальные вещи. Тут пригодился бы другой алгоритм, который бы подмечал признаки того, что у ученика какие-то сложности во внеучебной сфере, и следил за развитием событий. Но винить учителя в проблемах ученика и глупо, и несправедливо.

Вторая проблема заключается в том, что нечестные учителя могут перехитрить алгоритм, а пострадают от этого учителя честные. Если учитель шестиклассников найдет нечестный способ улучшить оценки детей – а такие случаи известны – тогда ученики получат незаслуженную похвалу, и вдобавок, когда они перейдут в седьмой класс, их новый учитель попадет в переплет. На бумаге эти семиклассники – маленькие гении, поэтому прогресс они покажут, только если второй учитель тоже сжульничает.

О’Нил не без оснований считает, что ни один алгоритм не справится с задачей оценить компетентность учителя, потому что в данных слишком много шума. Безусловно, суждения алгоритма IMPACT о том, какие учителя не удовлетворяют критериям компетентности, не всегда совпадал с оценками других коллег и самих учеников. Но это не помешало властям округа Колумбии уволить в 2011 году 206 учителей за то, что они не соответствовали стандартам алгоритма.

Пока что мы говорили о случаях, когда люди переоценивают способность алгоритмов извлекать знания из предоставленных им данных. Но есть и другая связанная с этим проблема: люди переоценивают качество и полноту массивов данных.

В прошлой главе мы уже говорили о проблеме получения исчерпывающих данных. «The Literary Digest» собрал то, что сегодня мы назвали бы «большими данными». Для того времени масштабы этого опроса были невероятные, да и сейчас массив данных о 2,4 миллионах людей выглядит внушительно. Но опросы «The Literary Digest» нельзя использовать для прогноза результатов выборов, если группа «люди, которые ответили на анкету журнала», значительно отличается от группы «избиратели».

«Тенденции гриппа от Google» зафиксировали все релевантные поисковые запросы, но ведь не всякий, заболев гриппом, лезет в Google. Точность этого алгоритма зависит от того, насколько группа «люди, которые ищут в Google информацию про грипп», совпадает с группой «люди, заболевшие гриппом». Приложение, искавшее на дорогах выбоины, о котором я рассказывал в прошлой главе, потерпело неудачу, потому что оно перепутало группу «люди, которые слышали про такие приложения и установили их себе на смартфоне» с группой «люди, которые передвигаются по городу на машине».

А что происходит с качеством? Вот поучительная история, случившаяся задолго до выборов президента 1936 года. В девятнадцатом веке был разработан поразительный проект, целью которого было измерить стандартную температуру человеческого тела. За 18 лет немецкий врач Карл Вундерлих собрал более миллиона замеров температуры, собранных у 25 000 пациентов. Миллион! С учетом того, что все подсчеты тогда делались чернилами на бумаге, это число поистине потрясает воображение. Именно в результате работы Вундерлиха возникло расхожее представление, что нормальная температура тела составляет 96,8 градусов по Фаренгейту (т. е. около 37 градусов по Цельсию). Никто не стал ему возражать, потому что, во-первых, такой большой массив данных вызывал чувство благоговения и, во-вторых, потому что, чтобы опровергнуть результат Вундерлиха, нужно было собрать еще больший и лучший массив данных, а такая перспектива никому не улыбалась. Как сказал доктор Филипп Мацковяк, эксперт по Вундерлиху, «Никто не мог и не хотел собирать так много данных»12.

Но Вундерлих ошибался: стандартная температура человека немного ниже (где-то на полградуса по Фаренгейту)13.

Все так благоговели перед собранными им данными, что прошло более ста лет, прежде чем выяснилось, что добрый доктор Вундерлих заблуждался[29].

Но как же вышло, что такой большой массив данных оказался неверным? Доктору Мацковяку удалось изучить один из термометров Карла Вундерлиха, хранящийся в музее медицины. Выяснилось, что этот термометр ошибался на два градуса по Цельсию, то есть почти на 4 градуса по Фаренгейту. Ошибка отчасти компенсировалась тем, что Вундерлих измерял температуру под мышкой, а не в одном из отверстий тела, как принято сегодня на Западе. Можно сделать миллион замеров температуры, но если при этом использовать сломанный термометр и совать его людям под мышку, результат вы получите точный, но ошибочный. Старая пословица «из рогожи не сделаешь кожи» не теряет силы, и неважно, сколько у вас рогожи.

В современном мире такие ошибки появляются из-за алгоритмов, обученных на систематически искаженном массиве данных, как мы и видели в предыдущей главе. Удивительно, как легко проглядеть такие ошибки. В 2014 году Amazon, одна из самых дорогих компаний в мире, начала использовать для отбора резюме алгоритм, основанный на данных. Ожидалось, что компьютер найдет закономерности и выберет лучших соискателей, основываясь на том, насколько они похожи на предыдущих успешных кандидатов. К сожалению, непропорционально большая доля предыдущих соискателей была мужчинами. А алгоритм сделал то, что от него просили: нашел закономерность. Увидев, что в прошлом среди соискателей предпочитали мужчин, он решил, что мужчины предпочтительнее. Алгоритм снижал рейтинг за слово «женщина» и «женский», к примеру: «Международная ассоциация женского футбола» или «Глава женского шахматного клуба». За университеты, где учатся только женщины, алгоритм тоже штрафовал. В 2018 году Amazon перестала использовать этот алгоритм. Неясно, насколько большую роль он играл в найме сотрудников, но компания признала, что кадровики знакомились с рейтингами, полученными от алгоритма.

Помните заголовок «Математика – это расизм»? Я почти наверняка знаю, что это не так. Ее не упрекнешь ни в сексизме, ни в гомофобии, ни в каком-то другом предрассудке. А вот некоторые люди расизмом и правда страдают. Когда мы учим компьютер отжившим предубеждениям, он научится этому предубеждению, даже если сами мы хотим оставить их в прошлом.

Надеюсь, мне удалось убедить вас, что целиком и полностью полагаться на алгоритмы в принятии решений не стоит. Но совсем разносить его в пух и прах я не буду, потому что у нас нет никаких безошибочных способов принимать решения. Выбирать приходится между алгоритмом и людьми. У некоторых людей сильные предрассудки. Многие страдают от усталости, переработок и треволнений.

Все люди без исключения – это только люди.

В 1950-х годах психолог Пол Мил решил узнать, могут ли простые алгоритмы, основанные на бесхитростных статистических правилах, справиться с задачей лучше, чем люди. Например, пациентка жалуется врачу на боль в груди. Что это: изжога или инфаркт? Мил сравнивал заключение опытного врача с результатами краткого опросного листа. Является ли боль в груди основным симптомом? Были ли у пациентки инфаркты в прошлом? Помог ли нитроглицерин? Какие количественно измеримые закономерности можно выявить в кардиограмме?1415 Как ни странно, это немудреное «дерево вопросов» ставило правильный диагноз чаще, чем врачи. И это был не единственный такой случай. Мил обнаружил, что удивительно часто эксперты справляются с задачей куда хуже, чем простые опросники. Свою книгу, «Клиническое и статистическое прогнозирование», Мил называл «книжкой, от которой всем стало не по себе»16.

Значит, чтобы все было по-честному, нужно сравнить, насколько современные алгоритмы подвержены ошибкам по сравнению с людьми, которые, не будь этих алгоритмов, сами принимали бы решения. И начнем мы с примера из книги Ханны Фрай «Hello World».

Все началось во время беспорядков в Лондоне в 2011 году. То, что начиналось как демонстрации против злоупотреблений полиции, превратилось в насилие и бесчинства. Каждый вечер Лондон и ряд других городов погружались в хаос. Магазины закрывались сразу после обеда, а порядочные граждане спешили домой, опасаясь смутьянов, которые с закатом солнца выходили на улицы в поисках наживы. За три дня беспорядков были арестованы более тысячи людей.

Среди них были Николас Робинсон и Ричард Джонсон. Робинсон проходил мимо разгромленного лондонского супермаркета и захватил оттуда несколько бутылок питьевой воды. Джонсон надел балаклаву, приехал в магазин компьютерных игр и набрал столько игр, сколько мог унести. Цена украденного Джонсоном была выше; его кража была не спонтанной, а запланированной. Но, несмотря на это, на шесть месяцев посадили именно Робинсона, а Джонсону не дали ни дня. Свалить вину на алгоритм тут не получится: приговор выносился людьми. Какая нелепость!

Есть вероятность того, что каждый из двух судей вынес правильное решение, основываясь на каких-то неочевидных деталях происшедшего. Но правдоподобнее всего несуразица объясняется так: приговор Робинсону вынесли всего лишь через две недели после беспорядков, когда нервы у всех были натянуты до предела и казалось, что цивилизация рушится у нас на глазах. Приговор Джонсону вынесли спустя несколько месяцев, когда память о беспорядках уже поблекла и люди даже не помнили, с чего все началось^17.

Что бы сделала в такой ситуации компьютерная программа, основанная на данных? Проигнорировала бы эмоциональную атмосферу и вынесла более справедливые приговоры? Трудно судить наверняка, но очень возможно, что так бы и случилось. Известно множество случаев, когда судьи ведут себя не очень-то последовательно. Вот один из способов это проверить: показать разным судьям гипотетическое дело и посмотреть, различаются ли их решения. Различаются, да еще как. В одном британском исследовании 2001 года судей попросили вынести решения по ряду дел. Некоторые из эти дел были списаны с реальных дел, происшедших достаточно давно, чтобы судьи не заподозрили подвох. Имена и другие незначимые данные были изменены. Судьи не согласились даже со своим собственным приговором по идентичному делу. Вот такую ошибку компьютер точно не сделает^18.

Другое, более свежее исследование провели в США под руководством экономиста Сендила Муллайнатана и четырех его коллег. Ученые проанализировали свыше 750 000 судебных дел в Нью-Йорке с 2008 по 2013 годы. Во всех этих случаях следовало решить, что делать с арестованным: отпустить, оставить под стражей или назначить штраф, при уплате которого арестованный будет отпущен. Затем исследователи выяснили, кто из арестованных после этого совершил какие-либо преступления. Часть случаев (220 000) были использованы для обучения алгоритма, который должен был определять, что делать с арестованным: отпускать, оставлять под стражей или назначать штраф. Оставшиеся же дела использовали, чтобы проверить, кто лучше справился с работой – алгоритм или живые судьи^19.

Живые судьи проиграли. Если бы алгоритм определял, кого из обвиняемых нужно отпустить, а кого не стоит, то преступления, совершенные после ареста, сократились бы почти на 25 %.

Был еще один вариант, при котором в задержании оставалось 40 % меньше людей, а преступность не увеличивалась. Можно было предотвратить тысячи преступлений или отпустить до суда тысячи людей, если бы решения принимались не судьями, а алгоритмами.

Среди важных ошибок, совершаемых судьями, есть одна, которую ученый-юрист Касс Санстейн называет «эффектом текущего правонарушения». Имеется в виду, что судьи, выбирая путь действия, слишком большое значение придают тому правонарушению, за которое обвиняемый и был арестован. Обвиняемые, чей «послужной список» дает основания считать, что они представляют значительную опасность, могут быть сочтены не представляющими значительной опасности. И наоборот: люди, чье поведение в прошлом не вызывало особых нареканий, считались представляющими значительную опасность, если текущее дело было делом серьезным. Алгоритм пользуется информацией, которую судьи, даже самые умные, опытные и образованные, пропускают.

Так уж люди устроены. Вспомните, как я описал дела Николаса Робинсона и Ричарда Джонсона: вы узнали о их недавних правонарушениях, но о самих людях я ничего не сообщил. Просто я решил (и вы, надеюсь, со мной согласитесь), что лучше рассматривать текущее правонарушение, а о предыстории не беспокоиться. Если бы я дал алгоритму дополнительную информацию на эту тему, он бы ее использовал, а человек – вряд ли.

Если спросить людей, кому они доверили бы принятие важного в их жизни решения, алгоритму или людям, у многих этот вопрос вызовет сильные эмоции. Некоторые находятся под таким сильным впечатлением от возможностей алгоритмов, что это даже трогательно. Другие же чересчур высокого мнения о человеческом здравомыслии. Правда состоит в том, что иногда алгоритмы работают лучше, чем люди, а иногда нет. Чтобы избежать неприятностей и воспользоваться всем потенциалом больших данных, нужно анализировать работу алгоритма отдельно по каждому случаю. Зачастую это намного труднее, чем хотелось бы.

Вот, например, такой сценарий. В полицию или социальную службу звонит человек и говорит, что ребенок находится в опасности. Это может быть сосед, дедушка, бабушка, врач или учитель. В каких-то случаях ребенку и правда что-то угрожает, но иногда такой звонок вызван ошибкой, чрезмерной тревожностью или даже злым умыслом. В идеальной вселенной мы не стали бы искушать судьбу и сразу отправили бы к ребенку машину с мигалкой, чтобы узнать, в чем дело. Но у нас не всегда есть такая возможность. Нужно расставлять приоритеты. А ставки высоки: согласно официальным данным, в 2015 году в США от дурного обращения или отсутствия заботы умерли 1670 детей. Число кошмарное, но по сравнению с 4 миллионами звонков людей, переживающих за жизнь ребенка, это капля в море.

Какие звонки требуют неотложного действия, а какие можно спокойно проигнорировать? Чтобы ответить на этот вопрос, полиция и соцработники часто используют алгоритмы. Один такой алгоритм, под названием «Срочная оценка безопасности», начали применять в штате Иллинойс. Алгоритм анализировал каждый звонок, сопоставлял его с результатами похожих случаев и сообщал, каков процент вероятности, что ребенок погибнет или получит серьезные повреждения.

Результаты были отнюдь не блестящими. Газета «The Chicago Tribune» сообщает, что, согласно алгоритму, под стопроцентной угрозой смерти или серьезных подтверждений находились 369 детей. Какой бы ужасной ни была обстановка в семье, такой пессимизм необоснован. Кроме того, он может привести к печальным последствиям: если человека несправедливо обвинят в том, что он дурно обращается с ребенком или о нем не заботится, то пострадать могут и обвиняемый, и сам ребенок.

Но, может быть, алгоритм просто решил не рисковать и преувеличил вероятность причинения ребенку вреда, так как его запрограммировали не упустить ни единого случая? К сожалению, нет: в некоторых случаях малыши погибли, потому что алгоритм слишком низко оценил уровень риска, чтобы люди сочли дело серьезным. В конце концов было решено, что алгоритм ситуацию не улучшает, а, возможно, даже и ухудшает, и в Иллинойсе им больше не пользуются^20.

Мораль этой истории не в том, что алгоритмам нельзя доверять анализ сообщений о детях в беде. В любом случае кому-то или чему-то придется решать, в каких ситуациях нужно действовать. Ошибки неизбежны, и не существует (по крайней мере, в принципе) никакой причины сомневаться, что какой-нибудь другой алгоритм сделает меньше ошибок, чем человек. Мораль в том, что о недостатках конкретно этого алгоритма мы знаем только потому, что он выдавал совершенно абсурдные значения.

Как считает статистик Эндрю Гельман, «хорошо, что вероятность выдавалась в процентном соотношении, потому что это просигнализировало нам о том, что результаты неверны. Было бы куда хуже, если бы [алгоритм] выдавал прогнозы просто как «высокий риск», «средний риск» и «низкий риск». Тогда, возможно, мы никогда не заметили бы проблемы».

Значит, проблема не в алгоритмах и не в больших данных. Проблема в недостаточной внимательности и отсутствии прозрачности и дискуссий. А решение, на мой взгляд, придумали давным-давно.

В середине семнадцатого века алхимия и то, что можно назвать современной наукой, стали расходиться. Именно это разделение нужно держать в уме, чтобы преуспеть в мире алгоритмов и больших данных.

В 1648 шурин Блеза Паскаля провел, по настояниям великого французского математика, знаменитый эксперимент. В монастырском саду в городке Клермон-Ферран он взял наполненную ртутью трубку и поместил ее вертикально, открытым концом вниз, в сосуд с жидким металлом так, что она возвышалась над поверхностью, но конец ее был погружен в жидкость. Часть ртути сразу же вылилась в сосуд, но часть осталась в трубке. В результате в трубке образовался столб высотой в 711 миллиметров, а над ним пространство, заполненное… чем же оно было заполнено? Воздухом? Вакуумом? Загадочным эфиром?23

Это было только началом разработанного Паскалем эксперимента. До него похожие эксперименты уже проводились. Гаспаро Берти в Риме использовал не ртуть, а воду, поэтому трубку надо было сделать длиной в 10 метров, а это задача не из легких. Мысль использовать ртуть, для которой требуется гораздо более короткая трубка, впервые пришла Эванджелисте Торричели, ученику Галилея.

Идея Паскаля (а может быть, его друга Рене Декарта – каждый из них утверждал, что именно он ее придумал) заключалась в том, чтобы повторить эксперимент на возвышенности. Шурину Паскаля пришлось тащить на себе в гору хрупкие стеклянные трубки и к ним в придачу несколько килограммов ртути. В качестве возвышенности выбрали Пюи-де-дом, величественный спящий вулкан в самом сердце Франции. Пюи-де-дом возвышается над городком Клермон-Ферран более чем на километр. На вершине горы ртуть поднялась не до 711 миллиметров, а всего лишь до 627. На середине пути ртутный столбик был выше, чем на вершине, но ниже, чем в монастырском саду. На следующий день опыт повторили на башне городского собора: столбик был на 4 миллиметра ниже, чем в монастырском саду. Паскаль изобрел инструмент, который мы сегодня называем барометром, а вместе с ним – и альтиметер, прибор, измеряющий атмосферное давление и косвенным путем высоту. В 1662 году, через каких-то 14 лет, Роберт Бойль сформулировал свой знаменитый закон, описывающий соотношение давления и объема газа. Так что наука шла вперед семимильными шагами и была уже похожа на то, что называют наукой сегодня.

Но эта дисциплина сосуществовала рядом с алхимией, куда более древней практикой. Алхимики пытались понять, как превратить неблагородные металлы в золото и как создать эликсир вечной жизни. Вероятность выполнения этих задач, насколько нам сейчас известно, настолько мала, что ею можно пренебречь[30]. Но если бы алхимики использовали научные методы, от их изысканий была бы хоть какая-то польза как от неудачных, но поучительных экспериментов, и постепенно алхимия превратилась бы в современную химию.

Однако этого не произошло. Алхимия не стала химией, а начала загнивать, и со временем наука совершенно ее вытеснила. Какое-то время обе дисциплины существовали бок о бок – так чем же они различались?

Разумеется, современная наука использует метод эксперимента, как это видно на примерах трудолюбивого шурина Паскаля, Торричелли, Бойля и других ученых. Но то же можно сказать и об алхимии. Алхимики только и делали, что экспериментировали – просто в результате их опытов никакой полезной научной информации не было найдено. Так что расцвет химии и закат алхимии экспериментами не объяснить.

Тогда, может быть, дело в людях? Может быть, у Роберта Бойля и Исаака Ньютона было больше смекалки, мудрости, творческого духа? Трудно представить себе более далекое от истины объяснение. В числе ведущих алхимиков семнадцатого века были Роберт Бойль и Исаак Ньютон. Оба были активными, можно даже сказать, страстными алхимиками, что, к счастью, не помешало им внести огромный вклад в современную науку.

Значит, химики часто выступали в роли алхимиков, и обе дисциплины использовали эксперименты, чтобы познать мир. Согласно Дэвиду Воттону, специалисту по истории науки, дело в том, что что алхимия строилась на тайне, а наука – на открытой дискуссии. В конце 1640-х годов экспериментами с вакуумом параллельно занимались многие ученые, в том числе и Паскаль. Известно как минимум о сотне людей, проведших такие эксперименты в период между опытом Торричелли 1643 года и открытием закона Бойля в 1662 году. Воттон считает, что «эта сотня людей – первое рассеянное сообщество ученых-экспериментаторов»2425.

Ведущее положение занимал Марин Мерсен, монах и математик. Он активно продвигал идеи научного сотрудничества и открытого соревнования. Мерсен дружил и с Паскалем, и с философами – от Галилео до Томаса Гоббса. Он копировал полученные от них письма и распространял их среди интересующихся, и масштабы его переписки были таковы, что он прославился как «почтовый ящик Европы»26.

Мерсен умер в 1648 году, всего за пару недель до опыта на Пюи-де-доме, но его замыслы о том, что ученые должны кооперироваться, продолжали жить: на основе его принципов были основаны и Лондонское королевское общество (с 1660 года), и Французская академия наук (с 1666 года). Одним из самых ценных качеств нового подхода была воспроизводимость, что, как мы видели в пятой главе, предохраняет и от жульничества, и от ошибок. Пюи-де-домский опыт повторяли везде, где была возвышенность или даже просто высокое здание. По словам Паскаля, «каждый любознательный человек может сам это проверить, когда ему вздумается».

Но в то время, когда и в письмах, и в публикациях, и на собраниях у Мерсена в Париже шли активные дискуссии о вакууме, газах и трубках со ртутью, алхимики проводили свои эксперименты в тайне. Причина этого понятна: если каждый научится превращать свинец в золото, это знание обесценится. Алхимики не делились с коллегами результатами своих неудачных опытов – а ведь эта информация могла пригодиться.

Время шло, а секреты продолжали оставаться секретами. Одной из причин долголетия алхимии и того, что даже блестящие ученые вроде Бойля или Ньютона принимали ее за чистую монету, была теория, что алхимики прошлого уже отыскали все, что хотели, но никому об этом не говорили – и в итоге знание было утеряно. Знаменитая фраза Ньютона: «Если я видел дальше других, так это потому, что стоял на плечах великанов» верна лишь в отношении научной работы.

В том, что касается алхимии, ничьими плечами он воспользоваться не смог и поэтому мало что разглядел.

Когда Бойль хотел опубликовать свои алхимические открытия и разыскать других алхимиков, Ньютон его отговаривал, призывая сохранять «высокое молчание». А когда стало очевидно, что только что образованное научное сообщество шло все вперед и вперед, алхимия утратила свой авторитет, причем в течение жизни одного поколения. Короче говоря, говорит Воттон,

Алхимия погибла потому, что теперь требовалось сообщать о ходе экспериментов в печати, а эксперимент можно было повторить в идеале в присутствии независимых свидетелей. Алхимики разрабатывали тайное знание… фрагменты его приспособила на свои нужды… современная химия, но большая часть была отброшена как невразумительная и невоспроизводимая. На смену эзотерическому знанию пришел другой вид знания, основанный на публикациях и на публичных (или полупубличных) выступлениях^27.

Занятия алхимией, конечно, не то же самое, что сбор больших данных или разработка алгоритмов по поиску закономерности, – хотя бы потому, что алхимия невозможна, чего нельзя сказать об использовании больших данных. Но все же есть между ними сходства. Google, Target и иже с ними не жаждут делиться массивами данных и алгоритмами, подобно тому, как Ньютон не хотел делиться своими алхимическими экспериментами. Иногда это объясняется этикой или правом: если вы беременны и держите это в тайне, понятно, что, если Target всем подряд расскажет о том, как вы купили фолиевую кислоту, вы не обрадуетесь. Но самая очевидная причина этой скупости – коммерческие интересы. Наши данные для Amazon, Apple, Facebook[31], Google и Microsoft – чистое золото. А если золотом делиться, цена его сильно упадет.

Но подобно тому, как даже самые гениальные мыслители не достигнут прогресса, если будут держать свои опыты в секрете, и секретные алгоритмы, основанные на секретной информации, наверняка упустят возможности роста. Опять же, от того, что Target не узнает о чуть более надежном способе рассылать купончики на ползунки, беды не будет. Но если алгоритмы увольняют талантливых учителей, посылают соцработников не туда, где они на самом деле нужны, и снижают рейтинг соискателей, окончивших женские колледжи, – тогда мы должны иметь возможность изучить эти алгоритмы.

Но как же это сделать?

Есть, например, метод, который использует команда журналистов-расследователей в издании ProPublica под руководством Джулии Энгвин. Эта команда решила изучить популярный алгоритм под названием «Компас» (в оригинале – акроним «Исправительное профилирование правонарушителей для альтернативных санкций» – прим. пер.). «Компас» использовал опросник из 137 пунктов, чтобы оценить вероятность того, что правонарушитель снова нарушит закон. Но удавалось ли это «Компасу» – и справедливо ли это?

Ответить на эти вопросы было непросто. «Компас» принадлежит компании Equivant (ранее известной как Northpointe), которая не обязана делиться информацией о своей деятельности. Поэтому Энгвин и компании пришлось довольствоваться анализом результатов, которые были кропотливо собраны в округе Бровард во Флориде, где очень строгие законы о прозрачности.

Вот отредактированный отчет команды ProPublica о проделанной работе:

ProPublica запросила в офисе шерифа округа Бровард, штат Флорида, публично доступную информацию о результатах, полученных «Компасом» на протяжении двух лет. Мы получили данные о каждом из 18610 людей, которых «Компас» оценил в 2013 и 2014 годах… Каждый обвиняемый получает оценку «Компаса» как минимум по трем параметрам: «Риск рецидива», «Риск насилия» и «Риск неявки в суд». Оценка производилась по шкале от 1 до 10, где 10 означало наибольший риск. Если выходило от 1 до 4 баллов, «Компас» расценивал это как «низкий» риск, от 5 до 7 – «средний» и от 8 до 10 – «высокий». Используя базу данных «Компаса», мы создали досье для каждого подсудимого, в котором была информация о его судимостях как до оценки «Компаса», так и после. Мы собрали информацию о преступлениях, совершенных до 1 апреля 2016 года, которая была размещена в открытом доступе на сайте Канцелярии округа Бровард. В среднем обвиняемые из нашей базы провели на свободе 622,87 дней (стандартное отклонение: 329,19). Мы сопоставили информацию о преступлениях с информацией из базы «Компаса», используя имя, фамилию и дату рождения каждого обвиняемого… Мы скачали около 80 000 досье с сайта Канцелярии округа Бровард.

И так далее и тому подобное. Работа невероятно трудоемкая. Наконец ProPublica опубликовала результаты расследования.

Хотя «Компас» не использовал расу правонарушителя для своих прогнозов, результаты для разных рас были разные. Темнокожим правонарушителям алгоритм часто выдавал ложно-положительный результат (предсказывая, что они совершат новое преступление, но этого не случилось), а белым – ложно-отрицательный результат (предсказывая, что они не будут больше совершать преступления, а они взяли и совершили).

Это не может не вызывать беспокойство. Если расовая дискриминация, исходящая от человека, аморальна и противозаконна, то же верно и в случае с дискриминирующим алгоритмом.

Но затем четыре ученых исследователя, Сэм Корбетт-Дэвис, Эмма Пирсон, Ави Феллер и Шарад Гоэль, пришли к выводу, что все не так однозначно^2829. При помощи данных, кропотливо собранных командой ProPublica, они продемонстрировали, что по другому критерию алгоритм был беспристрастен: если взять белого и чернокожего, которые получили одинаковую оценку риска, то реальный риск рецидива был одинаков. В этом важном вопросе алгоритм не руководствовался цветом кожи.

Более того: исследователи доказали, что алгоритм не может быть беспристрастен одновременно по двум критериям. Можно разработать алгоритм, который для людей любой расы будет выдавать одно и то же число ложно-положительных результатов. Можно разработать алгоритм, оценки которого совпадали с реальным риском рецидива для любой расы. Но нельзя совместить и то и другое, так как числа не сойдутся.

Единственная ситуация, в которой было бы возможно создать алгоритм, который выдавал бы одинаковые результаты для людей из разных групп (основанных на возрасте, поле, расе, цвету волос, высоте или на чем угодно), – это ситуация, когда по остальным критериям все эти группы вели себя одинаково и с ними одинаково бы обращались. Если их жизни не похожи друг на друга, то, выставляя им оценки, алгоритм неминуемо будет пристрастен как минимум по одному критерию. При этом неважно, сообщалось ли алгоритму об их возрасте, поле, расе, цвете волос или высоте, и неважно, кто оценивал, живой судья или алгоритм: это вопрос математический.

Еще одни ученые-информатики, Джулия Дрессел и Хэни Фарид, следили за дискуссией по поводу предполагаемого расизма «Компаса» и поняли, что чего-то здесь не хватает. «Все автоматически считали прогнозы алгоритма лучше, чем прогнозы людей, – рассказывала Дрессел ученому и писателю Эду Йонгу. – Но никаких исследований на эту тему мне найти не удалось»30.

Благодаря тому, что команда ProPublica уже выполнила всю черную работу, Дрессел и Фарид смогли сами изучить этот вопрос. Даже если бы «Компас» был засекречен, ProPublics опубликовала достаточно результатов, чтобы был смысл сопоставлять их по другим параметрам. Среди этих параметров была простая математическая модель со всего лишь двумя переменными: возраст правонарушителя и число предыдущих правонарушений. Дрессел и Фарид продемонстрировали, что точность этой простой модели та же, что и модель «Компас», которая состояла из 137 переменных и которую все нахваливали. Кроме того, Дрессел и Фарид сравнивали прогнозы «Компаса» с точками зрения простых людей, в теме не разбиравшихся. Им показали всего только семь фактов и попросили предсказать, совершит ли этот человек рецидив в течение двух последующих лет. Средний результат этих непрофессиональных прогнозов был точнее, чем алгоритм «Компас».

Это удивительно. Как сказала Фарид, судья будет впечатлен, если основанный на данных алгоритм оценит человека как представляющего крайне большой риск. Куда меньше его впечатлит, если ему сказать что-то вроде «Я тут попросил 20 случайных людей из интернета, совершит ли этот парень рецидив, и они сказали, что да»31.

Неужели мы требуем слишком многого, если просим «Компас» получить информацию поточнее, чем 20 случайных интернет-пользователей? Вроде бы планка не так высока – но «Компас» с ней не справился^32.

После того как ProPublica опубликовала данные о том, как «Компас» принимает решения, и ученые смогли эти данные обсуждать и анализировать, продемонстрировать слабые места алгоритма было уже несложно. Тот, кто держит алгоритмы и массивы данных в строжайшем секрете, мыслит как алхимик. А тот, кто свободно их распространяет, чтобы люди могли их анализировать, обсуждать и в идеале улучшать, мыслит как ученый.

Слушая речи типичных политиков-центристов и читая рассуждения в СМИ, часто встречаешь утверждения вроде «уровень доверия упал» или «нужно восстановить доверие». Баронесса Онора О’Нил, эксперт в этой области, считает, что подобные жалобы – признак небрежности в мыслях. Она говорит, что мы не можем и не должны «доверять» вообще: мы доверяем конкретные вещи конкретным людям и организациям. (К примеру, есть у меня друг, которому я никогда не доверил бы отправить письмо, но я могу доверить ему детей). Доверие должно сочетаться с разборчивостью: в идеале надо доверять только тем, кому можно довериться, а некомпетентным и злонамеренным в доверии отказывать^33.

В случае с алгоритмами, как и в случае с людьми, не следует доверять или не доверять им как классу. Как и в случае с людьми, вопрос должен стоять не «Доверять ли алгоритмам?» а «Каким алгоритмам и что можно доверить»?

Онора О’Нил полагает, что, если мы хотим показать свою добросовестность, нужно, чтобы основания наших решений были «интеллектуально открытыми». Она предлагает список из четырех качеств, необходимых для интеллектуально открытых решений. Информация должна быть доступной, то есть не запрятанной в хранилище данных. Решения должны быть понятными, то есть такими, что их можно объяснить простым и ясным языком. Информация должна быть пригодной к использованию, – иногда для этого нужно только оцифровать данные в стандартном формате. Наконец, решения должны подвергаться оценке, то есть быть достаточно детальными, чтобы любой человек, у которого есть время, желание и необходимые знания, мог как следует проверить каждое заявление и решение.

Принципы О’Нил полезны, если мы хотим с умом взаимодействовать с алгоритмами, которым доверены судьбоносные решения: отпускать ли заключенного? Реагировать ли на звонок о жестоком обращении с ребенком? Независимые эксперты должны иметь возможность заглянуть «за кулисы» и увидеть, как компьютеры принимают решения. В случае правовой защиты, к примеру, запрета дискриминации по расе, полу и сексуальной ориентации, необходимо убедиться, что алгоритмы удовлетворяют тем же требованиям, что и люди. Это означает, как минимум, что алгоритм поддается прочтению в ходе судебного заседания.

Кэти О’Нил, автор книги «Убийственные большие данные» считает, что исследователи данных должны взять пример с врачей и сформировать профессиональное сообщество и разработать систему правил. По крайней мере, в таком случае будет куда сообщить о нарушениях, «будет кому пожаловаться, если работодатель (например, Facebook[32]) поручает нам сделать что-то, что кажется нам неэтичным или не соответствует общепринятым требованиям к прозрачности».

Есть и другая параллель с медициной: важные алгоритмы нужно проверять при помощи рандомизированных контрольных измерений. Если создатели алгоритма утверждают, что он будет увольнять или выпускать на свободу только тех учителей и подозреваемых, кто этого заслуживает, нужно потребовать доказательств. В истории медицины полно случаев, когда вполне убедительные идеи не выдерживали объективных испытаний. Алгоритмы – это не лекарства. Мы не можем просто клонировать Управление по контролю за продуктами и лекарствами: исследования нужно будет проводить быстрее. Также нужно пересмотреть идею привычного информированного согласия. (В медицинских исследованиях соблюдаются строгие правила, чтобы участвовали только те, кто сам этого хочет. Не очень понятно, подойдут ли эти правила для алгоритма, который оценивает учителей и подозреваемых.) Но все равно – если создатели уверены в эффективности алгоритма, они будут только рады продемонстрировать эту эффективность в ходе объективного и строгого испытания. А школы, суды и другие важные общественные институты не должны широко использовать алгоритмы, пока они успешно не прошли такие испытания.

Разумеется, не все алгоритмы работают со столь ответственными задачами. Можно, конечно, заставить Target предоставить исследователям информацию о том, как именно рассылают купоны на ползунки, – но какая от этого будет польза для общества? Каждый случай нужно рассматривать в индивидуальном порядке. Степень ответственности и прозрачности зависит от того, какая перед нами стоит задача.

Например, есть смысл рассматривать алгоритм по рекомендации видео от YouTube иначе, чем алгоритм по рекомендации фильмов от Netflix. На YouTube много контента, от которого становится не по себе, а его система рекомендаций, как известно, предпочитает еще более сомнительные конспирологические видео. Неясно, есть ли у нас достаточно причин утверждать, что YouTube – рассадник радикализма, но точно можно сказать лишь тогда, когда данные станут прозрачнее^3435.

А Netflix – это про конкуренцию. Его алгоритм черпает рекомендации из огромного засекреченного массива данных о том, кто смотрел какие фильмы. База данных Amazon устроена по тому же принципу и также держится в тайне. Представьте такую историю: у молодого предпринимателя есть блестящая идея нового алгоритма, который будет на основе предпочтений зрителей предсказывать, какие фильмы им понравятся. Но если у этого предпринимателя нет доступа к данным, его блестящая идея никогда не воплотится в действительность. Нет особой причины тревожиться из-за того, как устроены алгоритмы на Amazon и Netflix. Однако, возможно, стоит потребовать, чтобы массивы данных на этих сервисах стали доступнее, – ведь это подхлестнет конкуренцию среди разработчиков алгоритмов и в конечном итоге принесет пользу зрителям.

Есть, однако, очевидная причина для беспокойства: конфиденциальность. Казалось бы, какие тут могут быть сложности: удалите из данных имена пользователей и вуаля, получились анонимные данные! Но все не так просто. Если у вас есть обширный массив данных, связанный с другими массивами, то зачастую можно без особых проблем узнать, как зовут пользователя, который скрывается под номером 961860384. Как-то раз Netflix предоставил исследователям доступ к анонимной базе данных, чтобы улучшить алгоритм рекомендаций. К сожалению, вышло так, что одна и та же пользовательница, написавшая отзыв о фильме для всей семьи, разместила его и на Netflix, и на сайте Internet Movie Database – а на последнем она была зарегистрирована под своим настоящим именем. По ее неанонимным отзывам на Netflix выяснилось, что ее привлекают женщины, а этот факт она не собиралась разглашать^36. Она подала на Netflix в суд за то, что компания выдала ее секрет. Дело было улажено, но подробности неизвестны.

Но ситуацию можно улучшить. Можно, например, предоставлять доступ только сертифицированным исследователям и только через систему безопасности. Другой вариант – делать открытыми только «неточные» данные, то есть слегка изменять индивидуальные детали, но так, чтобы результаты группы людей в целом можно было объективно проанализировать. Компании вроде Google и Facebook[33] получают благодаря своим базам данных огромное преимущество перед конкурентами: это позволяет убивать мелких соперников в зародыше или использовать данные одного сервиса (скажем, поиска Google), чтобы содействовать развитию другого сервиса, принадлежащим им же (к примеру, Google Карты или Android). Если эти данные станут доступны широкой публике, другие компании смогут с их помощью разработать сервисы еще лучше, таким образом бросая вызов крупным игрокам. Ученые, занимающиеся естественными и социальными науками, тоже смогут получить от этого пользу. Есть такой вариант: требовать, чтобы частные «большие данные» были обнародованы через определенный срок с соблюдением анонимности. В сфере коммерции данные трехлетней давности уже ни на что не годятся, но с точки зрения науки они могут представлять огромную ценность.

Соответствующий прецедент имеется: держатели патентов обязаны опубликовать свои идеи, чтобы их интеллектуальная собственность была под защитой. Что-то в этом роде можно предложить частным владельцам больших массивов данных – или даже наложить на них такую обязанность.

Большие данные перекраивают мир на новый лад.

Читая о том, как компьютеры неведомым нам образом принимают решения, порой кажется, что мы в этом мире – чужие. Я думаю, что причины для беспокойства у нас и правда есть. Сегодня, анализируя данные, можно получить потрясающие результаты, но большие данные зачастую менее надежны, чем небольшие. Как правило, небольшие данные можно изучить во всех подробностях, тогда как большие данные обычно хранятся под замком где-то в Кремниевой долине. Для анализа небольших массивов данных используют простые статистические методы, которые обычно легко проверить, но алгоритмы по поиску закономерностей слишком часто превращаются в загадочные «черные ящики», окутанные коммерческой тайной.

Итак, следует со скепсисом относиться и к ажиотажу, и к истерии. Когда у нас есть причины для беспокойства, следует в каждом конкретном случае задавать «неудобные» вопросы. Доступны ли соответствующие данные? Была ли работа алгоритма оценена с объективной точки зрения – было ли, например, проведено рандомизированное исследование, чтобы выяснить, помогает ли алгоритм принимать лучшие решения? Был ли алгоритм оценен независимыми исследователями и если да, то что они решили? Не стоит думать, что алгоритмы работают лучше, чем люди. А в случаях, когда в алгоритмах находятся недостатки, люди тоже могут быть небезупречны.

Но существует источник статистических данных, которому, как мне кажется, мы недостаточно доверяем, – а зря (по крайней мере в большинстве обеспеченных стран). И к этому источнику мы теперь и перейдем.

Правило восьмое

Цените краеугольный камень статистики

– На чем же основаны ваши факты?

– На статистике Международного валютного фонда и ООН, ничего сомнительного. Эти факты не обсуждаются. Я прав, а вы неправы.

Ханс Рослинг^1

Понедельник, 9 октября 1974 года. Место действия: Вашингтон, округ Колумбия, около живописного Приливного водохранилища. Тихий, тенистый парк неподалеку от Белого дома. Время: два часа ночи. По темному парку, вихляя, мчится автомобиль с выключенными фарами. Полиция останавливает машину. Со стороны пассажирского сиденья выскакивает разодетая в пух и прах женщина с синяком под каждым глазом. Она убегает, крича что-то то на английском, то на испанском, и бросается в воду. Полиция ее вытаскивает, она пытается снова броситься в воду, на нее надевают наручники. За рулем пожилой субъект: очки разбиты, лицо в порезах. Он пьян в стельку^2.

Что ж, в Вашингтоне и не такое бывает. Но женщина – это Аннабелль Баттистелла, более известная как Фэн Фокc или Аргентинская Петарда, стриптизерша из клуба «Серебряная туфелька». А мужчина – один из самых влиятельных людей во всей стране, Уилбур Миллс, конгрессмен от штата Арканзас с 1930-х годов. Он много лет возглавлял Бюджетный комитет конгресса США и, по сути, имел право вето в отношении большей части законодательства. Однако полиция все равно обращалась с ним почтительно – такие были времена. Полиция отвезла его домой к жене на его же машине. Через несколько недель он был переизбран.

Но сразу вслед за этой победой мистер Миллс, снова подшофе, был замечен на сцене рядом с танцующей Фокс, которая чмокнула его в щеку, после чего он по-тихому ушел восвояси. Если вы любите забавляться со стриптизершами и вас однажды застукали – ну, не повезло. Но то, что это произошло во второй раз, говорит о легкомыслии. Коллеги Миллса посовещались, и он ушел с поста главы Бюджетного комитета и вступил в общество анонимных алкоголиков. Фэн Фокс стала называть себя «Водяной бомбой», написала откровенные мемуары и со временем пропала из виду^3.

Большинство людей смутно помнят эту историю как один из трех крупнейших секс-скандалов в Америке. Но для таких зануд, как я, этим дело не ограничивается. В то время Конгресс планировал создать новое ведомство, Бюджетное управление Конгресса, с которым Конгресс мог бы советоваться по поводу затрат на различные проекты, – но дело зашло в тупик. В числе виновников был один мастодонт, который ни в какую не соглашался, чтобы новое управление возглавлялось женщиной. Но с отставкой Уилбура Миллса началась привычная политическая чехарда, которая опосредованно привела к тому, что дело сдвинулось с мертвой точки. Бюджетное управление Конгресса было надлежащим образом создано. А поскольку мастодонт перебрался пастись на другую капитолийскую лужайку, не было никаких препятствий тому, на что надеялся каждый здравомыслящий человек: главой управления стала Элис Ривлин. 40 лет спустя она вспоминала, что «получила свой пост благодаря Фэн Фокс»4.

После этого странного эпизода Элис Ривлин принялась трудиться во славу Бюджетного управления Конгресса (БУК)[34]. Конгресс создал БУК в противовес Ричарду Никсону, который, как считалось, чрезмерно пользовался президентской властью. Конгресс понимал, что в его интересах сделать так, чтобы статистика была более качественной, а анализ экономической политики – более глубоким. Но у Ривлин было особое понимание своей задачи. Вместо того чтобы поставлять партии большинства новые аргументы или быть статистом на побегушках у влиятельных председателей комитетов в Конгрессе, она беспристрастно и тщательно собирала информацию и проводила анализ для всего Конгресса. По словам одного ученого, БУК удалось стать «одним из самых могущественных и достопочтенных институтов в Вашингтоне…, авторитетным источником информации о бюджете и об экономии»5.

Роберт Рейшауэр, заместитель Ривлин и впоследствии один из ее преемников, описывал БУК как

«…по сути, канализационный люк в Конгрессе для законопроектов и всего такого. Конгресс поднимал крышку люка, засовывал туда законопроект, что-то начинало жужжать, и через 20 минут уже можно было забрать листок бумаги с оценкой затрат или с ответом. Никто не видел, что там происходит, это был [просто] аппарат глубоко под землей… никаких неоднозначностей, прямо как в канализационной системе»6.

Сравнение отличное, и не только потому, что канализация невидима и лишена неоднозначностей. Как и канализация, независимые статистические агентства – неотъемлемая часть современной жизни.

Как и в случае с канализацией, мы о них и не думаем, пока что-то не пойдет не так. И, как канализацию, их не следует запускать или, по глупости или из расчета, бросать туда что попало – будет плохо.

Официальная статистика и анализы, которыми занимаются организации вроде БУК, важнее, чем может показаться на первый взгляд, и полезнее в повседневной жизни. Но они находятся под угрозой – и их надо защитить. Нельзя допустить, чтобы их существование зависело от стечения обстоятельств, пьяных конгрессменов и стриптизерш.

Если помните, БУК создавалось как противовес Ричарду Никсону. Но Никсон ушел с поста прежде, чем БУК начал свою деятельность. Первым президентом, которому эта деятельность пришлась не по нраву, был не республиканец вроде Никсона, а демократ, Джимми Картер. В конце 1970-х цены на нефть сильно выросли, и президент Картер задался амбициозной целью: добиться, чтобы энергия в Америке использовалась более эффективно. Команда БУК под руководством Элис Ривлин проанализировала эти инициативы и пришла к выводу, что они не оправдают надежд Картера.

– Администрация Картера была недовольна, – вспоминала доктор Ривлин. Спикер Палаты представителей, тоже демократ, был также недоволен. «Он бился, чтобы провести законопроекты, а БУК ему не помогало»7.

Все верно. В этом и был смысл Бюро управления. Элис Ривлин знала, что пользу оно будет приносить, будучи беспристрастным, а не подавая свеженькую пропаганду правящей партии. Прошло совсем немного времени, и этой партией снова стали республиканцы. Теперь была их очередь узнать, что БУК не прогибается под чужое мнение. В 1981 году БУК сообщило, что дефицит бюджета, скорее всего, будет намного выше, чем полагал президент Рейган и его сотоварищи. Президент сказал, что вычисления БУК – это липа.

В 1983 году, после восьми лет руководства БУК, Элис Ривлин оставила свой пост. Администрации последующих президентов продолжали пытаться склонить БУК на свою сторону. К примеру, в 1990-х ведущая партия демократов хотела, чтобы БУК в более благоприятном свете представил реформы президента Клинтона в сфере здравоохранения – но БУК стояло на своем^8. Разумеется, БУК не идеально. Во многом его задача состоит в прогнозировании расхождения между расходами и налоговыми поступлениями, а такие предсказания – дело сложное, и официальные агентства часто ошибаются. Об этом мы еще поговорим в десятой главе. Важно другое: ошибки БУК не обусловлены политикой. Оно не подгоняет свои прогнозы под повестку дня. Согласно большинству исследований^9, прогнозы БУК настолько верны, насколько это вообще возможно, и, что куда важнее, беспристрастны[35].

В Соединенном королевстве роль БУК играет Бюро бюджетной ответственности (ББО). Эта независимая организация была создана только в 2010 году. До этого прогнозами трат, налоговых поступлений и прочих экономических переменных занималось Казначейство, а чиновники Казначейства в большей степени подотчетны политикам. Поэтому мы можем для интереса сравнить, чьи прогнозы точнее. Ответ: прогнозы ББО, причем намного. Это благотворно действует и на репутацию ББО, и на его дальнейшую работу, но также означает, что до его появления в 2010 году с прогнозами были проблемы, а именно, что экономисты Казначейства то и дело искажали прогнозы, чтобы сделать приятное политическому начальству.

БУК и ББО – далеко не единственные статистические органы, которым приходится отстаивать свою независимость в вопросах политики. Задача БУК и ББО – предсказать, какие последствия можно ожидать, если ввести новый налог или изменить траты, то есть они заняты будущим. А многие другие органы занимаются описанием текущей ситуации. Есть, например, переписи – попытки оценить число жителей в разных регионах страны, а также получить самую базовую информацию о них. Есть экономическая статистика: измерение инфляции, безработицы, экономического роста, торговли и неравенства. Есть статистика социальная, которая занимается измерением преступности, образования, доступности жилья, миграций и благополучия. Кроме того, изучаются конкретные сферы промышленности, а также проблемы вроде загрязнения окружающей среды.

Способы собирать всю эту официальную статистику у каждой страны разные. В Соединенном королевстве за сбор и обнародование значительной доли статистики отвечает Бюро национальной статистики. В США эти задачи распределены между различными организациями. В их числе Бюро экономического анализа, Бюро статистики труда, Бюро переписей, Федеральный резерв, Министерство сельского хозяйства и Управление по энергетической информации.

Насколько полезны все эти подсчеты и измерения? Они чрезвычайно полезны – трудно переоценить их пользу. Числа, полученные от подобных организаций, – это краеугольный камень национальной статистики. Когда журналисты, аналитические центры, ученые и специалисты по проверке информации пытаются понять, что происходит, то их анализ, как правило, основан именно на этом краеугольном камне, опосредованно или напрямую. Чуть позже мы еще поговорим о том, как много разной пользы приносит профессиональная, беспристрастная официальная статистика, а также о том, сколько все это стоит. Но, пожалуй, ярче всего ее ценность видна в тех случаях, когда эту информацию пытаются исказить, отбросить или скрыть.

В 2016 году, когда Дональд Трамп участвовал в президентских выборах, он столкнулся с проблемой. Его кампания должна была строиться на идее, что американская экономика находится в кризисе, но, согласно официальной статистике, процент безработицы был очень низким: он упал до 5 % и продолжал снижаться. К этой нестыковке можно было подойти с умом: к примеру, сказать, что процент безработицы ничего не говорит о том, хорошая ли у людей работа, защищены ли они от увольнения и какая у них зарплата. Но мистер Трамп выбрал самый легкий путь: он многократно называл официальный процент безработицы «липой» и «полным вымыслом» и утверждал, что на самом деле безработица составляет 35 %.

Обычно такая тактика используется диктаторами в тоталитарных режимах, а не кандидатами в президенты в демократической стране, но Трамп, очевидно, решил, что и в его случае она сработает. Похоже, что он оказался прав. Его сторонники во все это верили. Только 13 % сторонников Трампа доверяли правительственной статистике об экономике, тогда как среди избирателей Хиллари Клинтон доля составляла 35 %1011.

Став президентом, мистер Трамп заговорил иначе. По официальным данным, с тех пор как он занял свой пост, уровень безработицы стал еще ниже. Теперь, однако, Трамп, не отрицал это, а ставил себе в заслугу. Его пресс-секретарь Шон Спайсер на полном серьезе заявлял: «Я поговорил с президентом, и он попросил меня дословно его процитировать. В прошлом это была липа, но сейчас – чистая правда». Такая бессовестность даже умиляет, но есть риск, что противники Трампа будут так же подозрительно относиться к официальной статистике, как и его сторонники^12.

Допустим, вам надоело подрывать доверие общества к вашему же статистическому бюро, если сообщаемые им результаты вам не ко двору. Тогда можно атаковать другое статистическое бюро. К примеру, в 2015 году Ангела Меркель, занимавшая в то время пост канцлера Германии, совершила рискованный шаг: впустила в страну почти миллион беженцев. А в июне 2018 года Дональд Трамп использовал Германию в качестве поучительной истории. Вот что он написал в Twitter: «Преступность в Германии страшно выросла. А все эти ваши беженцы виноваты!»

К несчастью, эту прекрасную историю испакостили немецкие статистики. За месяц до твита Трампа они сообщали, что преступность в Германии мало того, что не «страшно выросла» – она была на самом низком уровне с 1992 года^13. Но Трампа это не смутило, и через пару часов он твитнул, что «преступность в Германии выросла больше чем на 10 % (правительство об этих преступлениях сообщать не желает)»14.

Это утверждение неправдоподобно. Во-первых, министерством, которое обрабатывало полицейскую статистику по преступности, руководил Хорст Зеехофер, известный своей нелюбовью к мигрантам. Примерно в то же время Зеехофер грозился уволиться, если политика в отношении иммигрантов в Германии не ужесточится. Навряд ли господин Зеехофер хотел, чтобы власти замяли такой неудобный факт об иммигрантах. Во-вторых, статистика в Германии в приспособленчестве замечена не была.

Увы, не везде это так.

Во многих странах мира статистиков вынуждают подтасовывать результаты – а отказ жульничать может привести к куда более опасным последствиям, чем президентское бурчанье.

В 2010 году экономист Андреас Георгиу закончил свою двадцатилетнюю карьеру в Международном валютном фонде и вместе с маленькой дочкой переехал из Вашингтона на родину, в Грецию. Он должен был руководить ELSTAT, новым греческим бюро статистики.

В то время статистика в Греции оставляла желать лучшего. Ее никогда не баловали ни уважением, ни финансированием. Когда в 2002 году экономистка Паола Субаччи отправилась в греческое Бюро статистики, выяснилось, что оно запрятано где-то на окраине Афин, «посреди обыкновенных магазинов, в многоквартирном доме, построенном в 50-х, и [Субаччи] долго не могла найти туда вход», но в результате «поднялась по лестнице и попала в пыльную комнату, где собрались несколько человек. [Она не помнит], чтобы там был хоть один компьютер. Это было что-то неслыханное и явно непрофессиональное»15.

Но когда Георгиу вернулся в Грецию, его ждали проблемы посерьезнее пыли и устаревшего оборудования. Мир понял, что доверять официальной греческой статистике – все равно что доверять огромным деревянным коням. Eurostat, статистическое бюро Европейского союза, неоднократно жаловалось на недостоверность и низкое качество официальных данных по экономике Греции. А Европейская комиссия опубликовала отчет, в которым эти данные разнесли в пух и прах^16.

Главная проблема была вот в чем: ожидалось, что Греция будет стараться сдерживать дефицит государственного бюджета. Дефицит бюджета – это то, сколько средств правительство каждый год берет в долг, чтобы закрыть дыры между расходами и налоговыми поступлениями. Вступая в Еврозону, страна обязуется, что ее дефицит будет менее 3 % ВВП, с рядом исключений по различным внештатным ситуациям. (С экономической точки зрения, этот подход сомнителен – но об этом не сейчас и не здесь.) Цель была труднодостижима – но что, если подкорректировать числа так, чтобы казалось, что все в порядке? Один раз Греция «забыла» включить в отчет несколько миллиардов евро, взятые в долг для оплаты больниц. В другой раз значительно преуменьшила расходы на вооруженные силы. Кроме того, была заключена сделка с инвестиционным банком Goldman Sachs, благодаря которой займы считались не займами, а другим видом транзакций и, соответственно, их не нужно было учитывать при подсчете дефицита^17.

В 2009 году, когда мир переживал финансовые потрясения, выяснилось к тому же, что Греция годами преуменьшала масштабы своих займов. В то, что долг вернут, никто не верил. На помощь пришли ЕС и Международный валютный фонд, которые, как всегда в таких случаях, помимо оказания экстренной финансовой помощи, навязали стране режим жесткой экономии, и греческая экономика окончательно рухнула. Вот с чем предстояло справиться Андреасу Георгиу. От него не ждали, что он поможет греческой экономике расцвести, но надеялись, что спасти удастся хотя бы репутацию официальной статистики в Греции.

Первым делом господин Георгиу ознакомился с самой свежей статистикой, то есть с данными по государственному долгу от 2009 года. Изначально Министерство финансов Греции предполагало, что он составит 3,7 % ВВП – то есть далеко от поставленной ЕС цели Греция не уйдет. К сожалению, с реальностью этот прогноз не имел ничего общего. Еще до того, как Георгиу приехал в Грецию, правительство пересмотрело статистику и выяснило, что долг составляет 13,6 % – число шокирующее. Но Eurostat все еще сомневалось. Через несколько месяцев Георгиу опубликовал результаты своих исследований: на самом деле долг был 15,4 %. Это число не предвещало ничего хорошего, но, по крайней мере, выглядело правдоподобным, и Eurostat сочло его правдой.

И тут-то господин Георгиу столкнулся с неприятностями. Сначала был жуткий скандал в самом ELSTAT. Как выяснила полиция, почту Георгиу взломали, и сделал это не кто иной, как его собственный заместитель, вице-президент ELSTAT. Затем Прокуратура Греции по экономическим преступлениям начала тяжбу с Георгиу, обвиняя его в намеренном преувеличении дефицита страны и нанесении огромного ущерба греческой экономике. К этому прибавили еще ряд обвинений, в частности, что он не позволил руководству ELSTAT провести опрос, каков должен быть уровень дефицита Греции. (Идея голосованием определять масштабы бюджетного дефицита – это что-то из Евровидения, а не из Eurostat.) За все эти «преступления» Георгиу мог получить пожизненное заключение. Судебная система шесть раз отклонила эти обвинения, но Верховный суд начинал все заново. Георгиу столько раз признавали виновным, затем оправдывали и затем снова признавали виновным, что сомнительно, что будет достигнуто какое-то финальное решение^18. Вся эта история с травлей будто сошла со страниц какого-то романа Кафки.

Разумеется, не исключено, что Георгиу и правда был изменником, но вероятность этого очень мала. Восемь бывших Главных статистиков написали письмо в его поддержку. Eurostat неоднократно отмечало качество его работы. В 2018 году он получил особую благодарность группы известных профессиональных сообществ, в том числе Международной статистической ассоциации, Американской статистической ассоциации и Королевского общества статистики «за профессионализм и силу духа в нелегких обстоятельствах, за преданность качественной и надежной официальной статистике и за активную работу, нацеленную на улучшение, беспристрастность и независимость официальной статистики»19.

Андреас Георгиу – не единственный статистик, проявивший мужество в нелегких обстоятельствах. То же случилось и с Грасиэлой Беваквой, аргентинской специалисткой по статистике с многолетним стажем. Аргентина давно страдала от высокой инфляции. Правительство, во главе которого стояла чета популистов, Нестор Кирхнер (президент с 2003 по 2007) и Кристина Фернандес де Кирхнер (с 2007 по 2015), для решения проблемы стало не бороться с инфляцией, а искажать статистику по инфляции. В итоге госпожа Беваква столкнулась с рядом неприятных требований.

К примеру, в ежемесячных отчетах по инфляции она должна была отбрасывать цифры после запятой, округляя числа в меньшую сторону (можно подумать, что в Аргентине кончились запятые). Это гораздо серьезнее, чем кажется на первый взгляд, поскольку каждое искажение усугубляет предыдущие: если в месяц инфляция составляет 1 %, то это 12,7 % в год, тогда как 1,9 % в месяц равняется 25,3 % в год. Официальная статистика годовой инфляции в Аргентине была ближе к первому значению, а независимая, неофициальная – ко второму. Кто бы мог подумать.

Когда в начале 2007 года Грасиэла Беваква получила инфляцию в 2,1 % в месяц, начальство не обрадовалось. Разве ей не говорили, что полученное число должно быть меньше 1,5 %? Ее отправили в отпуск, а когда она вернулась – и вовсе от нее избавились, переведя ее из статистического в бюро в библиотеку и в три раза сократив ей зарплату. Вскоре она уволилась^20.

Теперь, когда госпожа Беваква больше не мешалась под ногами, а, наоборот, служила поучительным примером, официальные данные по инфляции в Аргентине упали ниже 10 %. Для развитой страны это много, но для Аргентины – неправдоподобно мало. Почти все независимые эксперты считали, что инфляция составляет около 25 %. Группа таких экспертов составила неофициальный индекс цен под предводительством, разумеется, все той же Грасиэлы Беваквы, которую тут же оштрафовали на 250 000 долларов за вводящую в заблуждение рекламу.

Как и в случае с Георгиу, госпожу Бевакву и ее методы поддерживают международные наблюдатели, и, с учетом смены правительства в Аргентине, с ней, скорее всего, все будет в порядке. А что до господина Георгиу, то он продержался в ELSTAT пять лет, а потом уехал назад, в США. Достоверность данных в организации за эти годы выросла так, что раньше и мечтать не могли. Маловероятно, что его посадят, но другие статистики в Греции наверняка заметили, как его преследовали за то, как он пытался сообщить правду о доверенной ему статистике. Как говорил Георгиу в интервью журналу «Significance», «они поймут, что, выполняя свою работу и следуя закону, они ставят под угрозу свое благополучие – как профессиональное, так и личное». Он добавил, что в конечном счете правительство Греции само себе вредит: «подрывая доверие к статистике, которую оно же и используют, правительство подрывает доверие к стране в целом». Тем временем тех, кто до кризиса систематически недооценивал дефицит Греции, никто не осуждает.

Андреас Георгиу и Грасиэла Беваква показали себя настоящими героями, но было бы наивностью думать, что каждый статистик обладает таким упорством или что каждая попытка надавить на статистиков получает широкую огласку. Дениз Ливсли, известная профессор статистики, рассказала мне о случае с коллегой-статистиком из одной африканской страны. Ему сказали, что, если он не предоставит тех данных, которых ждет президент, его детей убьют. Неудивительно, что имя его Ливсли называть не стала^22. Согласись он на эти требования, это тоже было бы неудивительно.

Есть и другие, более тонкие пути отнять у статистиков независимость. В конце 2018 года в Танзании приняли закон, согласно которому критика официальной статистики стала уголовно наказуема – штрафом или как минимум тремя годами заключения. Танзанийские кандидаты в президенты теперь семь раз подумают, прежде чем называть статистику о безработице «липой», как это сделал Трамп. Но лишение свободы каждого, кто отметит недочеты правительственной статистики, – не только грубое нарушение свободы слова. Новый закон приведет к тому, что недочеты никто исправлять не будет. Всемирный банк осудил этот шаг, который будет очень кстати, если правительство Танзании решит исказить статистику, руководствуясь политическими мотивами^23.

В 2019 году правительство Индии под руководством премьер-министра Нарендры Моди незаметно перестало публиковать статистику о безработице. Господин Моди давал щедрые обещания о новых рабочих местах, но, когда началась подготовка к выборам (которые он без труда выиграл) он понял, что его ждет конфуз, так как реальность обещаниям не соответствовала. Решили проблему просто: перестали публиковать данные, сославшись на какие-то грядущие «доработки». Вот как один индийский эксперт объяснил ситуацию «The Financial Times»: «Очевидно, что уже долгое время правительство старается напустить туману»24.

Но даже в странах, пользующихся наилучшей репутацией среди знатоков статистики, случаются серьезные конфликты между политиками и статистиками. Канадское статистическое бюро, или Канадскую статистику, многие годы уважали по всему миру за профессионализм и независимость. Но в самой Канаде этим качествам были не всегда рады. Сначала правительство под руководством премьер-министра Стивена Харпера (2006–2015) хотело отменить привычную перепись и заменить ее добровольным опросом. Такой вариант дешевле и удобнее, но далеко не так надежен. Главный статистик, Мунир Шейх, недвусмысленно выразил свои возражения и уволился^25. Кроме того, правительство Харпера собиралось передать информационную инфраструктуру организации «Канадские объединенные службы». Когда новое правительство под руководством Джастина Трюдо принялось воплощать этот план, уволился уже следующий главный статистик, Уэйн Смит. Он заявил, что, если его информацию и вычислительные ресурсы передадут другой организации, он не сможет гарантировать конфиденциальность собранной им информации. А кроме того, как можно быть уверенным, что канадские статистики сохранят свою независимость? Ведь теперь любой чиновник, у которого есть власть над «Канадскими объединенными службами», сможет их ущемлять и на них давить. Справедливости ради отмечу, что репутация «Канадской статистики» только выросла в результате этих историй. Но если одна группа политиков ставит статистике палки в колеса, а другая борется за ее права, не исключено, что статистика как таковая станет предметом политических разногласий. Поэтому тот факт, что покинувшие свой пост главные статистики Канады сделали это при двух разных правительствах, не может не радовать^26.

* * *

В Пуэрто-Рико (территория, зависимая от США – прим. пер.) правительство решило бороться с непослушными статистиками более радикальным образом. После разрушительного урагана в сентябре 2017 года оно попыталось целиком и полностью расформировать статистическое бюро PRIS, потому что на него якобы уходило слишком много денег. Этот миллион с гораздо большей пользой можно потратить на что-нибудь другое.

Возможно, что это был лишь предлог. Если помните, вскоре после урагана президент Трамп сказал, что благодарен тому, что жертв так мало – всего лишь 16–17 человек. Вот «Катрина», ураган, затопивший Новый Орлеан 12 годами ранее, была «настоящей трагедией». Так себе заявление, но данные соответствовали официальному числу погибших на тот момент. Позже оно выросло, но несильно, лишь слегка перевалив за 50. Как-то подозрительно мало. Множество независимых исследователей пытались самостоятельно подсчитать число погибших, учитывая не только тех, кто погиб на месте, но и тех, кто умер уже потом из-за нехватки врачей или из-за того, что разрушенные дороги и рухнувшие линии электропередачи отрезали их от внешнего мира. Одним из этих исследователей был Алексис Сантос, демограф в Университете штата Пенсильвания. Во время урагана его мать, пуэрториканка, находилась на острове. По оценкам профессора Сантоса, из-за урагана, напрямую или опосредованно, погибли около тысячи человек. Эта новость получила широкий резонанс. Впоследствии были опубликованы еще более печальные цифры.

Все эти оценки были основаны на демографических данных PRIS. Само PRIS в то время было занято тяжбой с министерством здравоохранения, пытаясь получить достоверную и своевременную информацию о погибших^16. Учитывая, в какое неловкое положение PRIS ставил правительство, можно понять, почему бюро угрожали расформировать.

Все равно: допустим, что настоящей причиной предполагаемого роспуска PRIS была именно дороговизна. Оправданно ли этому бюро выделяют миллионы долларов? Вопрос об истинной ценности официальной статистики – вопрос справедливый, но попыток ответить на него меньше, чем следовало бы.

Одну такую попытку оценить эффективность затрат провели в Соединенном королевстве в преддверии переписи 2011 года. Был составлен длинный перечень полезных результатов переписей: от получения информации, необходимой для обсуждения пенсионной программы, до удачного расположения школ и больниц и возможности собирать разные другие данные. В конце концов, как можно рассчитать статистику на душу населения, будь то преступность, подростковая беременность, доходы или безработица, если вы об этом населении ничего не знаете?

Аналитики отметили, что «сами по себе статистические данные не приносят пользу. Пользу приносит использование статистики, поскольку она позволяет правительству, компаниям, благотворительным фондам и частным лицам принимать решения лучше и быстрее»28. Звучит правдоподобно. Вот несколько неожиданных примеров. Скажем, лондонская полиция использует результаты переписи, чтобы понять, на каких улицах живет много пожилых, и сосредоточить свои усилия на борьбе с мошенниками и грабителями, которые пользуются их уязвимостью. Знание о том, где кто живет, определяет все – от программ общественного здравоохранения до плана действий в случае ядерной аварии.

К сожалению, исследователи эффективности затрат смогли только пожать плечами и объявить, что определить, насколько все это эффективно, они не могут, – могут разве что сказать, что, безусловно, это ужас как полезно. Но какие-то полезные результаты тем не менее посчитать им удалось, и в общей сложности вышло 500 миллионов фунтов в год – чуть меньше 10 фунтов на каждого жителя страны. Поскольку сама перепись стоит меньше 500 миллионов и длится целых 10 лет, то выгода, по самым осторожным оценкам, оказалось десятикратной.

В Новой Зеландии также попытались подсчитать пользу официальной статистики. Было рассчитано, что по результатам переписи, на которую затратили 200 миллионов новозеландских долларов (около 127 миллионов долларов американских), было получено не менее миллиарда новозеландских долларов, то есть в пять раз больше, чем было затрачено. Исследователи предположили, что, уточнив самые базовые данные (кто где живет) в ходе переписи, правительство смогло эффективнее определить, сколько средств понадобится на объекты вроде больниц и дорог, да и в целом принимать более осмысленные решения^29. А в Пуэрто-Рико исследователи пришли к выводу, что PRIS окупило расходы благодаря, к примеру, разработке новых систем для предотвращения мошенничества при оплате услуг медицинского страхования^30.

Но, пожалуй, лучшее доказательство того, что сбор статистических данных целесообразен – это то, как мало он стоит по сравнению со стоимостью зависящих от этих данных решений.

Возьмем Бюджетное управление Конгресса: каждый год оно консультирует Конгресс, как лучше потратить 4 триллиона долларов, а само БУК обходится в каких-то 50 миллионов долларов в год. Другими словами, если правительство США тратит 80 000 долларов, то один из этих долларов идет на то, чтобы БУК помог разобраться в том, на что потратить остальные 79 999 долларов^31. Таким образом, чтобы оправдать свое существование, БУК должно повысить эффективность правительственных затрат всего лишь на 0.00125 %. Сложно представить, чтобы БУК не дотянуло до этой планки.

Аналогичным образом миллион долларов, уходящий каждый год на работу PRIS, кажется куда более скромной суммой, если сравнить его с общими расходами правительства Пуэрто-Рико, которые составляют почти 10 миллиардов долларов, то есть почти в 10 000 раз больше. Бюро национальной статистики в Соединенном королевстве обходится правительству примерно в 250 миллионов фунтов в год, то есть из каждых 3000 фунтов, потраченных правительством страны, на статистику уходит меньше одного фунта. А в США на каждые потраченные правительством страны 2000 долларов, если брать данные по 13 главным статистическим бюро страны, уходит один доллар^32. Если качественные, собранные независимыми организациями данные приводят даже к незначительному улучшению решений правительства, тогда эти статистические организации с лихвой окупают потраченную на них малую часть бюджетных расходов.

Получается, что без статистики правительство страны будет блуждать во тьме. Но есть один любопытный контраргумент: как правило, правительство страны насколько некомпетентно, что снабжать его дополнительной информацией не стоит: это его только поощрит.

Одним из известных сторонников этой идеи был сэр Джон Каупертуэйт, финансовый секретарь Гонг-Конга в 1960-х годах. В те годы Гонконг все еще был под контролем Великобритании и переживал бешеный экономический рост. Насколько именно бешеный – сказать сложно, потому что сэр Джон отказался собирать самую базовую информацию об экономике Гонг-Конга. Милтон Фридман, впоследствии получивший Нобелевскую премию по экономике, спросил сэра Джона о причинах такого решения. «Каупертуэйт объяснил, что отказывает госслужащим в подобной информации, так как считает, что, как только информацию опубликуют, на правительство начнут давить, чтобы оно вмешалось в экономику»33.

В этом была своя логика. Быстрый взлет Гонг-Конга объяснялся отчасти притоком иммигрантов из голодающего коммунистического Китая, но Кауперуэйт и Фридман также полагали – и не без оснований – что расцвет этот вызван политикой государственного невмешательства в экономику. Налоги в эпоху правительства Кауперуэйта были низкие, а государственные службы были сведены к минимуму. Каупертуэйт утверждал, что частный сектор решит проблемы территории быстрее и эффективнее, чем государство. К чему тогда собирать информацию, которая побудит начальство в Лондоне вмешаться в этот процесс? Кауперуйт полагал, что чем меньше делают лондонские политики, тем лучше – а чем меньше они знают, тем меньше делают.

В том же ключе рассуждает Джеймс С. Скотт в своей авторитетной книге «Благими намерениями государства». Он пишет, что собранная государством статистика искажена, так как не учитывает то, что происходит на местах, – а это важно. Представьте себе, скажем, сельское поселение в Юго-восточной Азии, где есть участок земли, с которым связаны сложные традиции. Каждая семья, в зависимости от количества дееспособных ее членов, имеет право обрабатывать определенную долю участка. После урожая участок превращается в общедоступное пастбище. Дрова тоже может собирать каждый, но пекарю и кузнецу позволяется собирать больше всех. И вот приезжает какой-нибудь правительственный инспектор, собирающий информацию для нового земельного реестра, и спрашивает: «Кому принадлежит этот участок?» И как ему ответить?

Одно дело – неверно представлять себе ситуацию или не замечать важную информацию. Но, по мысли Скотта, из-за того, что правительство наделено такой мощью, его заблуждения зачастую получают реальное воплощение. Намерения самые благие, но в результате возникают громоздкие и гнетущие проекты, которые не учитывают данные о жизни на местах и душат меcтную автономию^34. Положим, нашему инспектору надоело разбираться, чья это земля, и он записал, что она принадлежит местным властям. А через несколько лет поселяне с удивлением обнаруживают, что их землю расчищают под плантации масличной пальмы.

Можно пойти еще дальше и сказать, что правительство может вовсе не заботиться о благополучии своих граждан. Решая, сколько данных предоставлять правительству, стоит держать в уме самые печальные примеры. Разве не лучше было бы, если бы Гитлер, Мао и Сталин не так много знали о подвластных им людях? Может быть, тогда они причинили бы им меньше вреда? Верно ли, что, чем больше правительство знает о нас, тем больше его искушение нас контролировать?

Аргумент звучит правдоподобно, но меня не убеждает. Правительства, стремящиеся к тотальной слежке и контролю граждан – от коммунистической Восточной Германии до сегодняшнего Китая – используют совершенно не те методы, что независимые статистические бюро в современных демократических странах, да и информацию собирают совершенно иного характера. А история показывает, что диктаторы, как правило, либо не интересуются качественной статистикой, либо просто не в силах ее собрать.

Вот одна из катастроф, спровоцированных правительством: в коммунистическом Китае, проводившем в конце 1950-х годов политику «Большого скачка», начался голод. Люди начали есть кору, птичьи экскременты и крыс. Погибло от 20 до 40 миллионов человек. Ситуация усугублялась тем, что надежные данные о сельскохозяйственной продукции отсутствовали. Официальные данные, по которым можно было догадаться о числе жертв, уничтожались^35.

Аналогичным образом Сталин в 1937 году не позволил опубликовать результаты переписи населения Советского Союза, когда выяснилось, что людей в стране меньше, чем он говорил. Это и само по себе было оскорблением, но к тому же демонстрировало, что безжалостность Сталина привела, напрямую или косвенно, к гибели миллионов людей. Что же ждало тех, кто правильно подсчитал население страны? Статистика Олимпия Квиткина, руководившего проектом, посадили и расстреляли. То же случилось и с некоторыми из его коллег^36. Разве так себя ведут руководители тоталитарного режима, которые используют точные статистические данные как инструмент подавления?37

В нацистской Германии, наоборот, статистику пытались поставить на службу государственной машине. В попытках контролировать всех своих подданных рейх использовал новейшую технологию того времени: перфокарточные машины. Но, как пишет Адам Туз в книге «Статистика и германское государство», нацисты, наоборот, привели к загниванию статистики: «никакой рабочей схемы придумано так и не было»38. Конфиденциальность и независимость – нормы классической статистики – были так чужды нацистам, что в результате политического давления и межпартийных распрей система статистики практически развалилась.

Но, несмотря на все вышесказанное, я понимаю позицию Джеймса С. Скотта (подробнее о нем в моей книге «Хаос») и отчасти понимаю позицию сэра Джона Каупертуэйта. Государство не должно возноситься, а бюрократам следует помнить о том, что их знание ограничено. Взгляд с высоты птичьего полета бывает так широк и великолепен, что есть риск впасть в иллюзию всемогущества.

Да, метод сэра Джона – не предоставлять британскому правительству информации – сработал в Гонг-Конге 50 лет тому назад, но это была особая ситуация. Гонг-конг был колонией угасающей империи, в которой было принято, что правительство вмешивается во все и вся. А в данном случае вмешиваться пришлось бы с расстояния в 6000 миль. Это неординарная ситуация.

Но тактика напрочь отказываться собирать базовую статистику может сработать только в либертарианском режиме, в котором правительство не вмешивается в экономику. И судя по всему, такая перспектива мало кому улыбается. Хорошо это или плохо, но мы хотим, чтобы правительство действовало, – а для действия нужна информация.

Собранная государством статистика позволяет принять более взвешенные решения в области преступности, образования, инфраструктуры и многих других сфер.

В бедных странах, где у правительственных статистиков не так много ресурсов, влияние качественной статистики на принятие решений еще заметнее. Возьмем такой пример. Насколько образование эффективно в борьбе с неграмотностью? Такого рода информация важна при обсуждении расходов и законов, связанных с образованием. Поэтому исследователи из Всемирного банка изучили статистику, собранную ЮНЕСКО, и обнаружили, что корреляция между образованием и грамотностью необыкновенно высока. Чем больше лет длится обучение в стране, тем выше там уровень грамотности. Исключений не было. Значит, образование работает! Обрадованные исследователи опубликовали полученные результаты^39.

К сожалению, исследователи не обратили внимание на следующий факт: у ЮНЕСКО не хватало ресурсов, чтобы собрать все необходимые данные. Чтобы собрать информацию в 220 странах, у ЮНЕСКО было всего лишь 70 сотрудников – а ведь было нужно было узнать еще много чего, помимо грамотности среди взрослых. (И вообще, что значит «грамотность» в стране вроде Папуа – Новой Гвинеи, в которой говорят на 400 языках, некоторые из которых не имеют письменности?) Неизбежны были упрощения. Поскольку у ЮНЕСКО не было достаточно людей, чтобы лично оценить грамотность, организация решила использовать косвенный показатель. В трудных ситуациях это лучший выход. Было решено, что людей, получивших меньше пяти лет формального обучения, будут считать неграмотными. Неудивительно, что Всемирный банк обнаружил такую тесную связь между образованием и грамотностью.

Если бы у организаций вроде ЮНЕСКО было больше ресурсов для сбора статистики, им не пришлось бы так часто полагаться на косвенные показатели, а исследователи могли бы точнее ответить на вопросы вроде того, насколько образование поднимает грамотность.

В бедных странах столько пробелов в базовой статистике, что целый доллар из трехсот, направленных на международную помощь, используется для финансирования статистических исследований. Есть основания полагать, что, увеличив расходы до двух долларов, можно было бы извлечь больше выгоды из оставшихся 298^40.

Отвечая Милтону Фридману, сэр Джон подразумевал, что правительственная статистика не просто собирается правительством – она собирается для правительства. Мало кто, кроме него, считает, что отсутствие статистики пойдет государству на пользу, но в целом этот взгляд распространен. Именно об этом, вероятно, думал Конгресс США, когда создавал Бюджетное управление Конгресса. Задачей БУК было предоставлять информацию Конгрессу – это очевидно из названия. И такой подход не нов. В 1790 будущий президент США Джеймс Мэдисон полагал, что политикам следует стремиться к сбору точной статистики, «чтобы их аргументация основывалась на фактах, а не на заявлениях и домыслах»41.

В идее, что правительству стоит собирать статистику, чтобы знать, что происходит, нет ничего дурного. Но есть риск скатиться в собственничество, когда политики не только считают, что статистика нужна для управления страной, но и что эта статистика их личное дело и посторонние взгляды в этом деле только мешают. Факты перестают быть фактами и становятся инструментом власти.

Среди ярых сторонников теории, что статистика должна использоваться как инструмент управления, был и сэр Дерек Рейнер^42. К тому моменту, как сэру Дереку довелось консультировать правительство Великобритании по вопросам эффективности, у него уже был опыт крайне успешного руководства Marks & Spenser, одним из самых популярных британских магазинов. В 1980 году премьер-министр Маргарет Тэтчер попросила его оценить сбор и публикацию официальной статистики в Соединенном королевстве. Сэр Дерек с радостью согласился: по сути, эти данные он рассматривал как способ управления. Учитывать нужно только те данные, которые помогают в деле управления страной; остальные можно с чистой совестью отбросить. И не к чему заморачиваться публикацией данных – чего доброго, кто-то их увидит или поставит под сомнение.

Сэр Дерек заблуждался. Качественная статистика – не просто подмога тем, кто управляет государством. Она важна для гораздо более широкого круга людей. В сфере торговли компании используют собранную государством статистику для определения производственных задач, местоположения фабрик, офисов и магазинов и прочих задач. Данные, собранные Бюро статистики труда, Бюро переписей, Управлением по энергетической информации и Бюро экономического анализа позволяют банкам, риелторам, страховым компаниям, автопроизводителям, строительным фирмам, владельцам магазинов и многим другим рассматривать свои собственные данные в более широком контексте. Многомиллиардные обороты частных компаний, использующих большие объемы данных (Bloomberg, Reuters, Zillow, Nielsen, IHS Markit) демонстрируют, что для получения статистики бизнесы не скупятся на расходы. Гораздо менее очевидно, что фундаментом для их статистических сооружений становятся данные, полученные государством.

Но дело не только в прибыли, а в том, как предоставить людям точную информацию о мире, в котором они живут. Результаты работы государственных статистических агентств, как правило, бесплатны и находятся в открытом доступе. Часть этой информации частные агентства сами собрать не могут ни за какие деньги: правительство имеет право потребовать ответа, как в случае с переписью, в то время как частные агентства этой возможности не имеют. Другую информацию им собрать удается, но доступна она только тем, кто купит дорогую подписку. Людям, которые хотят иметь доступ к данным, полученным частными агентствами, порой приходится платить десятки тысяч долларов в год. Конечно, какую-то информацию частные агентства могут опубликовать бесплатно, но, как правило, это делается только для рекламы.

Общедоступную статистику можно использовать, чтобы понять и осветить актуальные социальные проблемы. Вот только один пример: в 1900 году в ходе подготовки к Всемирной выставке У. Э. Б. Дюбуа, историк, социолог и борец за гражданские права, провел замечательную работу по визуализации данных. Его команда разработала красивейшие модернистские схемы, представляющие данные о положении афроамериканцев в тогдашних США, в том числе информацию о демографии, финансовом положении, неравенстве и о многом другом. Часть этих схем была создана на основе данных, собранных в университете Атланты, но ряд самых примечательных иллюстраций основывался на официальной государственной статистике – к примеру, на результатах переписи США. Это лишь один из примеров того, как официальная статистика помогает понимать мир, бороться за перемены или и то и другое вместе.

В странах с надежной статистикой граждане могут привлечь правительство к ответу, а правительство – принимать более взвешенные решения. Если правительство вдруг решит, что статистика – для политиков, а простым людям ее знать ни к чему, качество решений не вырастет – как и общественное доверие.

Идеи сэра Дерека Рейнера многих статистиков повергли в ужас. Отчасти дело было в том, что британскому обществу давали понять, что «эти цифры не для вас, а для людей поважнее», – а это сообщение может нанести немало вреда. Но даже если вы, подобно сэру Дереку, искренне считаете, что статистика – исключительно для людей поважнее, ее все равно лучше не скрывать от общественности: тогда эти важные люди не будут мошенничать. Как мы помним из предыдущей главы, общественный контроль необходим – именно он отличает науку от алхимии. Если статистику публиковать в доступной для каждого форме, то проверить и проанализировать ее сможет любой человек: и ученые, и знатоки политики, и вообще кто угодно, у кого есть компьютер и немного свободного времени. Если в данных есть ошибки, то их заметят и исправят.

Тем временем реформы, предложенные сэром Дереком, привели к тому, что за 10 лет определение безработицы менялось более 30 раз, в основном с целью «понизить» уровень безработицы в новостях^45. Вот что бывает, когда статистику не считают общественным достоянием. Неудивительно, что люди стали крайне скептически относиться к качеству такой статистики – Дональд Трамп сказал бы, что это «липа». Это и понятно: если в целях пропаганды корректируются официальные данные, ни о каком доверии не может быть и речи.

Реформированная статистическая система Соединенного королевства вот уже четверть века как пытается восстановить потерянную репутацию.

На это уходит много времени и сил, потому что доверие потерять легко, а вернуть трудно. Но, несмотря на это, Бюро национальной статистики Соединенного королевства пользуется большим доверием, чем стоящие в том же ряду организации вроде Банка Англии, судов, полиции и государственного аппарата – а уж о политиках и СМИ и говорить не приходится^46.

К счастью, теория сэра Дерека о том, что собранная правительством статистика существует прежде всего на благо должностных лиц, а простые граждане не должны с ней знакомиться, больше не пользуется популярностью в большинстве стран с крепкой демократией. Но один пережиток есть. Первого июня 2018 года президент Трамп, сам того не желая, об этом напомнил.

«Не могу дождаться, когда в 8:30 опубликуют данные по занятости», – написал он в Twitter в 7:21 утра. Казалось, он заговорщицки подмигивает. Цены на бирже подскочили – все ждали хороших новостей. Через один час девять минут данные о занятости вышли в свет и – какой приятный сюрприз! – они действительно были хороши.

Неужели мистер Трамп – ясновидец? Нет. Просто он смог заранее ознакомиться со статистикой и решил сообщить миру, что грядут хорошие вести.

И политики, и финансовая система чутко реагируют на официальную статистику. К примеру, если, согласно последним данным о занятости, было создано много рабочих мест, то рынок поведет себя иначе, чем если бы сообщили обратное. Бывает, что на статистике строится политическая аргументация. Поэтому официальную статистику держат в тайне, пока все не подсчитают и не проверят, а затем публикуют – точно в назначенный срок.

Но в некоторых странах, в том числе в США и Соединенном королевстве, ряд людей знакомится с официальной статистикой заблаговременно. Эта спорная практика называется «предварительным доступом». Объясняют это тем, что министрам надо понять, как откликнуться на эту информацию, как ответить на вопросы прессы и так далее. Поэтому этой привилегией часто наделяют советников по политическим вопросам, ответственным за связь с прессой и им подобных. Секретариат кабинета министров Соединенного королевства отозвался об этой традиции с гордостью и сообщил, что, если ее отменить, грядет «катастрофа… Журналисты получат только факты без какого-либо адекватного официального комментария». Вот жалость-то^47.

Понятно, почему власти предпочитают заранее получать статистику. Если данные хорошие, надо подумать, как преподнести их в самом выгодном свете, а если плохие – приготовить оправдания или отвлекающий маневр. Но непонятно, какую пользу это приносит обществу. Почему бы не предоставлять доступ к данным всем и каждому, независимо от того, на чьей стороне, когда информация будет подготовлена?

(Есть вариант компромисса: показывать статистику министрам лишь на 30 минут раньше, чем всем остальным, чтобы они, без всякой посторонней помощи, успели набросать свой ответ. Во-первых, это все равно что заставить власть имущих писать контрольную работу – разве не здорово? А во-вторых, именно так журналистам порой приходится получать доступ к важной государственной информации. И ничего, живем. Мне рассказывали про канадского статистика, который объяснял этот подход коллегам из других стран, и статистик из России поинтересовался, как же тогда министр сможет изменить статистику. Вот и я о том же.)

Но дело не только в том, чтобы играть по правилам. В Соединенном королевстве, где ряду чиновников и советников регулярно предоставляют «предварительный доступ» к статистике по безработице, была замечена странная вещь: ключевые цены на финансовых рынках, такие как валютный курс или стоимость правительственных облигаций, иногда подскакивают прямо перед обнародованием данных. В большинстве подобных случаев речь шла о неожиданных данных – либо сильно лучше, либо сильно хуже того, что ожидали на рынке, и то, в какую сторону шли торги, зависело от того, приятным или неприятным оказался сюрприз.

Экономист Александр Куров решил убедиться, что причина не в том, что рынок волшебным образом приходит к тем же выводам, что и статистики, за 45 минут до обнародования данных. Он провел систематическое сравнение ситуации в Соединенном королевстве и в Швеции, стране с похожей экономикой, где, однако, предварительный доступ к официальной статистике запрещен. Шведские политики и ответственные за связь с прессой узнают данные в то же время, что и все остальные. Выяснилось, что трейдеры на рынке шведской кроны, в отличие от своих британских коллег, лишены магического дара предвидения^48.

У нас нет доказательств, но есть серьезные подозрения, что кто-то, имевший право на предварительный доступ к информации, сообщал о ней своим друзьям-трейдерам, в результате чего торговые операции производились с учетом секретной информации. Но кто именно? Найти виновника непросто, потому что предварительным доступом обладали 118 человек. (Вы удивлены, что для подготовки «адекватного официального комментария» нужно столько народа? Я тоже.)

Твит мистера Трампа большого вреда не принес: ведь его могли прочитать все в одно и тоже время. Может быть, президент даже ненароком сделал доброе дело. Вместо того чтобы, как обычно, предоставить предварительный доступ к данным только избранным и дать таким образом зеленый свет мошенничеству (по крайней мере, среди людей более изощренных, чем сам президент), он сообщил об этих данных всему свету – решение не самое разумное.

Подобные привилегии способствуют тому, что торги ведутся с учетом секретной информации. Но, пожалуй, еще хуже то, что они подрывают доверие к официальной статистике. В Соединенном королевстве ответственные за связь с прессой не хотели расставаться с таким приятным преимуществом, заявляя, что, если министры не смогут немедленно разразиться красноречивым монологом по поводу данных, это повредит репутации статистики. Но на самом деле в странах с самыми строгими запретами предварительного разглашения информации общество больше доверяет официальным данным. Поборники привилегированного доступа к данным, может, и удивятся, а я нет.

К счастью, на помощь пришли исследователи данных. Королевское общество статистики (КОС) упорно призывало к тому, чтобы запретить министрам и прочей элите получать доступ к ценной информации раньше, чем мы с вами. По словам КОС, убеждение, что правительству нужно заранее ознакомиться с данными, чтобы подготовить заявление для печати, «вредоносно…, искажает полемику о цифрах и поддерживает впечатление, что министры контролируют данные». Я согласен. В Соединенном королевстве уровень доверия к официальной статистике ниже, чем в ряде других стран, и ниже, чем статистика заслуживает, но все равно намного выше, чем уровень доверия к политикам. Я понимаю, почему политикам так хочется получить надежную статистику раньше всех, но в чем выгода такого расклада для остальных?

Поэтому я рад сообщить, что, по состоянию на 1 июля 2019 года, Соединенное королевство, как и шведы, запрещает предварительное распространение официальной статистики. По новым правилам, иметь доступ к статистическим данным до их публикации могут только те, кто над ними работал. И что-то мне подсказывает, что, несмотря на такое скандальное нововведение, общественное доверие к официальной статистике не пострадает.

В этой главе я беззаветно защищал таких же чудаков, как и я сам: тех, кто выполняет необходимую в управлении государством работу и сталкивается то с безразличием избирателей, то с вмешательством власть имущих, то с недоверием и тех и других.

Я не хочу сказать, что официальная статистика какой бы то ни было страны по определению безукоризненна. Мы видели, что официальные данные, опубликованные в Аргентине и Греции, были далеки от истины, что в 1980-х годах данные по безработице в Соединенном королевстве «корректировались» по несколько раз в год и что канадским статистикам пришлось уволиться в знак протеста против решений политиков. Некоторым статистикам угрожали расправой. Есть и те, кто открытым текстом говорит, что министры могут менять статистику, когда им заблагорассудится. Наивно было бы предполагать, что такие проблемы всегда изобличаются и что правда всегда торжествует.

Даже самая качественная и независимая статистика никогда не будет идеальной. Не все, что для нас важно, поддается измерению, в том числе домашнее насилие, уклонение от налогов и бездомность.

Безусловно, тем, кто работает над официальной статистикой, есть куда расти в плане репрезентативности, релевантности, увязывания с повседневной жизнью и прозрачности. Чем больше они к этому стремятся, тем больше мы им будем доверять.

Несмотря на все свои проблемы и недостатки, ничего лучше, чем официальная статистика, в качестве краеугольного камня статистики нельзя придумать. Если правительство подбирает команду опытных и независимых статистиков и отстаивает их права, то мы об этом услышим. Если в стране что-то неладно с официальной статистикой, об этом заговорит мировое статистическое сообщество. Если статистики сталкиваются с агрессией и угрозами со стороны политиков, им на помощь придет все то же сообщество. Статистики куда отважнее, чем принято думать. Их независимость нельзя ни подрывать, ни принимать как что-то само собой разумеющееся.

Мы, как граждане, должны знать, где именно находится статистическая точка отсчета. Если нам нужно понять, что происходит в стране – чтобы принять более разумное решение или чтобы призвать правительство к ответу, – начинать стоит со статистики и анализа, предоставленных такими организациями, как Бюро по национальной статистике, Eurostat, Канадская статистика, Бюро статистики труда и Бюджетное управление конгресса.

Бескомпромиссные, независимые статистические организации помогают нам стать умнее. Поэтому давайте скажем спасибо Андреасу Георгиу, Грасиэле Бевакве, а заодно и покойной Элис Ривлин. И, если хотите, выпейте за Фэн Фокс.

Правило девятое

Помните, что дезинформация тоже бывает привлекательной

Мы рискуем повторить те же статистические ошибки, что и раньше, – только теперь они будут красивее.

Майкл Бластлэнд, один из авторов программы «Более-менее», BBC Radio 4

В викторианской Британии о Флоренс Найтингейл знал каждый. Она была своего рода неофициальной святой-покровительницей страны. До 2002 года никакая другая женщина некоролевских кровей не удостоилась, как Найтингейл, изображения на английских банкнотах. Она и сегодня остается легендарной личностью: когда во время пандемии в Лондоне на скорую руку соорудили госпиталь на четыре тысячи коек, назван он был именно в ее честь.

В свое время Флоренс Найтингейл была самой известной женщиной в стране, за исключением королевы Виктории. Ее боготворили за «женственное» геройство во время Крымской войны, когда она ухаживала за ранеными в госпитале Скутари в Константинополе. Вот что о ней писала газета «The Times» 8 февраля 1855 года: «Она, без малейшего преувеличения, ангел-хранитель. Когда ее стройная фигура бесшумно скользит по проходам в госпитале, лицо каждого бедолаги светится благодарностью».

Подумаешь, какие нежности. Меня куда больше интересует ее вклад в статистику.

Найтингейл была первой женщиной, которую приняли в Королевское общество статистики. В минуты, свободные от «скольжения» среди «светящихся благодарностью» пациентов в Скутари, она занималась тщательным сбором информации о болезнях и смерти. Полученные результаты вдохновили ее на попытки преобразить и армию, и общество Великобритании. Вскоре после возвращения из Крыма она была на очередном ужине, где собрались одни интеллектуалы, и встретила Уильяма Фарра. Фарр, который был старше ее на 13 лет, вырос в бедности и не обладал ни славой, ни фронтовым опытом, ни политическими связями Найтингейл. Но все это не имело для нее никакого значения: главное, что он был лучшим статистиком в стране. Они сдружились и стали работать вместе. Хью Смол, один из многочисленных биографов Найтингейл, убедительно показывает, что благодаря мастерской работе с собранными ею данными они с Фарром увеличили ожидаемую продолжительность жизни в Соединенном королевстве на 20 лет и спасли миллионы жизней^1.

В переписке Найтингейл и Фарра весной 1861 года есть знаменитый фрагмент: «Вы жалуетесь, что ваш отчет будет сух. Чем суше, тем лучше. По-хорошему, ничего суше статистики быть не должно». Ряд биографов приводит эту цитату как принадлежащую Фарру, что логично: замшелый пожилой статистик призывает пламенную юную активистку сдержать свой праведный пыл. Но биографы ошибаются: автором письма была Найтингейл[36]. Они с Фарром ломали голову над тем, как лучше всего взаимодействовать со статистической информацией, и Найтингейл настаивала на том, что необходимо опираться на сухие, достоверные факты. (В том же письме она писала так: «Нам нужны факты. Facta, facta, facta – вот принцип, необходимый во всякой статистической работе»2.)

Но факты фактами, а говорить о них можно и не сухим языком. Найтингейл владела ярким, запоминающимся слогом. К примеру, она утверждала, что, когда в мирное время безо всякой нужды в армии умирают столько людей, это все равно что взять 1100 человек, отвести их на Солсберийскую равнину и там расстрелять.

Но для нас гораздо важнее другое: она разработала «диаграмму-розу», которая стала важной вехой в развитии визуализации аналитических данных. Возможно, эта диаграмма была самым первым в истории примером инфографики. Если это так, то Найтингейл была первой, до кого дошло, что важные шишки, у которых куча дел, скорее заинтересуются яркой диаграммой, нежели табличкой с числами. В письме, написанном на Рождество 1857 года – примерно через три года после восхвалений в «The Times», – она набросала план использования визуализации данных для преобразований в обществе. Свои диаграммы она собиралась застеклить, обрамить и повесить в Армейском медицинском совете, Конной гвардии и в Министерстве обороны. «Они этого не знают – а следовало бы!», – писала Найтингейл. Она даже хотела «обработать» королеву Викторию и знала, что для этого нужны будут красивые диаграммы.

Отправляя доклад королеве, Найтингейл сострила: «Там картинки, так что, может, она его и посмотрит»3.

Звучит цинично, даже презрительно. Но так и есть: схемы наделены особой властью. Мы часто – пожалуй, слишком часто – опираемся на зрение. «Видеть» часто используют в значении «понимать», как, например, в выражении «очевидно». Однако порой мы видим, а понимания не приходит – или, что еще хуже, «понимаем» мы что-то совсем не то. Качественная диаграмма действует, как говорится, вместо тысячи слов. На диаграмме мы замечаем то, чего раньше не видели, и обнаруживаем закономерности посреди хаоса. Впрочем, многое зависит от намерений автора диаграммы и от сообразительности читателя.

Поэтому в этой главе мы поговорим о том, как числа превращают в картинки, и узнаем, что тут может пойти не так. Мы познакомимся с историей знаменитой диаграммы-«розы» и увидим, как эффективна бывает визуализация данных, – но для этого она должна быть и понятной, и правдивой.

Сегодня нас забрасывают визуализациями данных, но зачастую это просто декорация (в лучшем случае), или попытка нас отвлечь или дезинформировать (в худшем). Декоративные визуализации встречаются на удивление часто – возможно, дело в том, что во многих СМИ их создатели работают в художественном отделе. Ими руководят люди, которые отлично разбираются в иллюстрации и графическом дизайне, но о статистике мало что знают^4. Поэтому визуализация для них важнее, чем собственно данные. Это, прежде всего, изображение.

Самые вопиющие примеры такого подхода – когда просто берут число и печатают его красивыми, крупными цифрами.

19 – столько слов в предыдущем предложении.

Это, конечно, радует глаз – а то все слова да слова, – но, по сути, просто пустая трата чернил. И, кстати, слов в предыдущем предложении 15. Не ведитесь на эффектный дизайн, а то забудете, что информация бывает ошибочной.

Есть еще один способ декоративной визуализации данных – назовем его «большой уткой». Изначально «Большая утка» – это здание неподалеку от Нью-Йорка, которое в 1930-х годах построил фермер, занимающийся разведением уток, чтобы было где продавать и утиные яйца, и самих уток. Вряд ли вы удивитесь, узнав, что «Большая утка» выглядит как белая утка длиной в девять метров. Архитекторы Дениз Скотт Браун и Роберт Вентур «большими утками» называют всякое здание, которое напоминает соответствующий товар или услугу, – к примеру, киоск в форме клубничины, в котором продают клубнику, или аэропорт в городе Шэньчжэнь, выстроенный в форме самолета.

Эдварт Тафти, один из самых авторитетных специалистов по информационному дизайну, стал называть «большой уткой» похожую тенденцию в визуализации данных: график бюджета NASA в виде ракеты, график о высшем образовании в виде академической шапочки или, как в иллюстрации Найджела Холмса для журнала «Time», график в виде увешанной драгоценностями дамы, которая своими изящными ножками в чулках сеточкой демонстрирует цену бриллиантов высшей пробы весом в 1 карат. Иногда подобные визуальные каламбуры и правда помогают понять и запомнить соответствующую информацию^6, но часто они появляются, когда автор тщится рассмешить читателя или пытается преподнести скучные данные в чуть более интересном виде. Но «большие утки» в визуализации данных – не просто признак дурного вкуса. Такой подход может затруднять восприятие информации или и того хуже: искажать ее[37].

Этот феномен напоминает мне один исторический курьез: «ослепляющий камуфляж». Во время Первой мировой нужно было придумать, как защитить броненосцы от невидимых подводных лодок, которые в любой момент могли их торпедировать. Обычный метод камуфляжа – попытка слиться с пейзажем – здесь не работал: ведь это были гигантские стальные судна, заметные и на фоне воды, и на фоне неба из-за огромных носовых волн и дымовых труб. Ослепляющий камуфляж переворачивал привычный метод с ног на голову. Это было буйство абстрактных ромбиков и закорюк, настолько похожее на живопись кубистов, что проказник Пикассо даже попытался приписать себе эту заслугу.

Но на самом деле ослепляющий камуфляж изобрел Норман Вилкинсон, харизматичный художник, который в начале войны вступил в резерв Королевской армии. Позднее он объяснял это так: «Поскольку никак нельзя было раскрасить корабль так, чтобы его не увидели с подводной лодки, пришлось сделать ровно наоборот, а именно не пытаться его скрыть, а раскрасить так, чтобы исказить его очертания, и таким образом помешать подводникам определить его курс».

Поскольку торпеды, прежде чем поразить цель, должны сначала прорваться сквозь толщу воды, стоящий у перископа должен был молниеносно оценить скорость и направление корабля и лишь потом пускать торпеду. Если смотреть в крохотное окошко перископа на корабль в ослепляющем камуфляже, можно было понять, что вы смотрите на корабль, но никакой информации, нужной для точного прицела, вы не получали. Закорюки напоминают носовые волны, а ромбики можно спутать с углами на поверхности корабля. В итоге велик риск неверно оценить скорость корабля, угол, под которым он движется, и его размеры – и, соответственно, как далеко он находится. Вы можете решить, что перед вами не один корабль, а целых два, или перепутать корму с носом и прицелиться не по ходу действия корабля, а позади него. Ослепительный камуфляж был создан, чтобы противник неверно оценил ситуацию.

Спустя более 100 лет нетрудно обнаружить отголоски такого камуфляжа в инфографике. Телевидение, газеты, сайты, соцсети обрушивают на нас потоки приковывающих внимание изображений, которые так и просят, чтобы их перепостили. Однако, с ведома или без ведома автора, эти картинки часто вводят в заблуждение, и в результате люди приходят к неверным выводам. Если вы смотрите в перископ на корабль в ослепительном камуфляже, вы, может, и не поймете, на что смотрите, но точно поймете, что здесь что-то не так. Но ослепляющая инфографика зачастую не вызывает никаких подозрений.

В те дни, когда маленькая Флоренс Найтингейл начинала увлекаться данными, все это лежало в далеком будущем. В девять лет она классифицировала растения у себя в саду и систематизировала свои наблюдения. Став постарше, она уговорила родителей дать ей первоклассное математическое образование. На званых обедах она общалась с людьми вроде математика Чарльза Бэббиджа, который сегодня известен тем, что создал прототип компьютера. Она гостила у Ады Лавлейс, которая работала вместе с Бэббиджем, и переписывалась с великим бельгийским статистиком Адольфом Кетле. Именно Кетле ввел в обиход использование «среднего арифметического» значения, революционного способа обобщить сложную информацию при помощи одного-единственного числа. Кроме того, он положил начало использованию статистики не только для анализа астрономических наблюдений или того, как ведут себя газы, но и для социальных, психологических и медицинских вопросов, таких как распространенность самоубийств, ожирения и преступности. Позднее Бэббидж и Кетле основали Королевское общество статистики; напомню, что Найтингейл стала первой принятой туда женщиной.

К 30 годам Найтингейл успела с головой погрузиться в это сообщество математиков-новаторов, но работала она управляющей небольшой больницей на лондонской Харли-стрит. Там она не просто вела хозяйство и занималась счетоводством, но и посылала опросы в больницы по всей Европе, прося рассказать ей об особенностях делопроизводства и систематизируя результаты.

Именно тогда, в конце 1854 года, Сидни Герберт, государственный секретарь по вопросам войны и добрый друг Найтингейл, уговорил ее возглавить команду медсестер в Константинополе, ухаживавших за британскими солдатами, ранеными в ходе Крымской войны. То было ожесточенное противоборство между Российской империей и рядом других крупных европейских держав, в том числе и Великобритании. Найтингейл была первой женщиной, занимавшей подобный пост в британской армии. Предполагалось, что ее присутствие уймет британцев, разгневанных вестями о том, в каком печальном положении находятся госпитали в Константинополе. В интерпретации «The Times» хроника войны была хроникой затянувшейся катастрофы с участием ряда известных персонажей. Флоренс Найтингейл была, пожалуй, единственной, кому удалось сохранить уважение общества, – о доверии к генералам и иже с ними после поражения не могло быть и речи.

Казарменный госпиталь в константинопольском районе Скутари был, по сути, смертельной ловушкой. Вместо того чтобы вылечить полученные на передовой раны, сотни солдат гибли от тифа, холера и дизентерии в переполненных палатах рядом с канализацией. Приехав, Найтингейл обнаружила, что госпиталь кишит крысами и блохами. Не было самых необходимых вещей: кроватей, одеял, еды и посуды. Когда об этом написала «The Times», общество было в возмущении. Благодаря газете находчивая Найтингейл смогла собрать пожертвования, а также призвать дезорганизованную британскую армию взяться наконец за ум.

Гораздо меньше людей узнали о том, что и делопроизводство в Скутари никуда не годилось. Не было никакого стандарта в ведении записей; не был налажен обмен информацией между разными британскими госпиталями. Это может показаться мелочью, но Найтингел понимала: проблема серьезная. Без надежной статистики нельзя ни узнать, почему так много солдат умирают, ни понять, как улучшить ситуацию. Дело дошло до того, что имена умерших не записывали, а число их не подсчитывали. Обо всем этом Найтингейл знала как никто другой – она даже взяла на себя задачу написать родным каждого погибшего солдата. Но ей недостаточно было личного опыта: она понимала, что некоторые вещи можно понять только через призму статистики, и хотела взглянуть на ситуацию с высоты птичьего полета. Поэтому она пыталась стандартизировать и анализировать медицинские записи.

Даже спустя много времени после окончания войны Найтингейл продолжала биться за улучшение стандартов медицинской статистики – в этом ей помогал Фарр. Работа была не самой привлекательной: к примеру, они пытались стандартизировать описания различных болезней и причин смерти. Фарр отвечал за техническую сторону дела, а Найтингейл продвигала его идеи. В 1860-м году она написала в Международный статистический конгресс, призывая взять на вооружение разработанный Фарром метод стандартизированного сбора статистики. И дело тут было вовсе не в чрезмерной дотошности: стандартизировав статистику, различные больницы могут сравнивать свои показатели и обмениваться опытом. На такого рода статистическую базу часто не обращают внимания, а зря: как мы успели убедиться, когда отсутствуют строгие стандарты сбора статистики, общая картина сложиться не может. Четкое определение – это ориентир, без которого мы просто запутаемся в цифрах.

Да, Флоренс Найтингейл была опытным агитатором, но свои агитационные кампании она строила на надежном фундаменте.

Самая очевидная проблема привлекательных декоративных визуализаций в том, что этот надежный фундамент не всегда имеется. В таком случае картинка просто пытается это скрыть, как если бы черствый статистический торт полили блестящей глазурью.

Вот один поучительный пример: «Тратрис», яркий анимационный ролик, созданный несколько лет назад Дэвидом Маккэндлессом, автором книги «Красота информации» (в русском переводе «Инфографика» – прим. пер)»78. Этот ролик вдохновлен затягивающей компьютерной игрой «Тетрис»: большие блоки медленно падают под восьмибитную музыку. Размер блоков соответствует их стоимости в долларах. Сначала мы видим «60 миллиардов долларов: оценка расходов на войну в Ираке в 2003 году», потом «300 миллиардов долларов: итоговая стоимость войны в Ираке», а затем – доход гипермаркета Walmart, бюджет ООН, стоимость финансового кризиса и много всего другого. С эстетической точки зрения все замечательно: приятная графика, прилипчивая музыка, неспешная демонстрация данных, вызывающая то удивление, то смех, то гнев.

Но за всеми этими чудесными деталями можно не заметить серьезную проблему: в ролике сравнивается статистика по мухам со статистикой по котлетам. Запас сравнивается с приростом. Это все равно что сравнить, во сколько вам обойдется покупка дома, с тем, сколько вы платили бы каждый год, если бы этот дом снимали: ошибка значительная. Показатели нетто ставятся в один ряд с валовыми показателями – это как если бы прибыль компании сравнили с ее выручкой.

Резкий контраст между ожидаемой и реальной стоимостью войны в Ираке, как выясняется, основан на некорректном сравнении. (Справедливости ради стоит сказать, что не исключено, что корректное сравнение также показало бы резкий контраст.) Довоенная оценка отражает только расходы военного бюджета США, а послевоенное число включает в себя много всего другого: стоимость смертей погибших военных, высокие цены на нефть, а также огромную сумму, в которую обошлась макроэкономическая нестабильность (то есть вину за финансовый кризис 2008 года возлагали отчасти и на войну). В такой широком понимании оценки расходов есть своя логика, но в чем логики точно нет – это в том, что в один ряд с ней без всякого комментария ставится совершенно иной тип оценки. То, что на первый взгляд кажется простым сравнением «до» и «после», на деле оказывается сравнением «до» в узких масштабах с «после» в масштабах широких. Измеряются разные вещи и в разное время, но никакой зритель «Тратриса» этого не заподозрит.

«Тратрис» вышел в 2010 году и сразу стал моим любимым поучительным примером: визуализация данных сделана на отлично, но сами данные никуда не годятся. Через пару лет я познакомился с Дэвидом Кэндлессом на одной конференции. Мне было немного не по себе: ведь я возмущался его детищем у него за спиной, но так и не соизволил написать ему лично. А может, он и не в курсе? Я чувствовал, что должен выложить все как есть.

– Дэвид, мне, наверное, стоит сообщить вам, что у меня к «Тратрису» есть ряд вопросов.

– Так я в курсе, – ответил Дэвид.

Я сконфузился. К его чести, надо сказать, что его новые работы столь же впечатляющи, но основаны на более тщательно собранных данных. К примеру, в похожей визуализации «Табличка на миллиард» показатели нетто все так же сравниваются с валовыми показателями, но теперь это куда понятнее^9. Также справедливости ради надо сказать, что узнать о бессистемности данных в основе «Тратриса» я смог лишь потому, что Маккэндлесс не забывает ссылаться на источники, а это не про каждого скажешь.

Так что информация и правда прекрасна – но дезинформация бывает не менее привлекательна. А в наши дни генерировать привлекательную дезинформацию – легче легкого.

Раньше на то, чтобы создавать и воспроизводить графические схемы, уходило немало времени и сил. Для создания даже самого простенького цветного графика с прямыми линиями и четкими контурами требовались отличное знание чертежного дела и высокие затраты на печать. Примечательно, что Эдвард Тафти в своей книге 1983 года довольно много внимания уделяет черно-белой диагональной штриховке. Он считал, что такую штриховку использовать не следует, так как иногда она создает неприятную иллюзию мерцания. «Подобные «муаровые» вибрации, пожалуй, самый распространенный тип графического шума», – сетовал Тафти. В 1983 году, может, они и были распространены, но сейчас вы навряд ли с ними столкнетесь. Сегодня вместо диагональной штриховки используют цвет.

Никакого знания чертежного дела теперь не требуется. Существует множество мощных программных средств, которые моментально превращают числа в картинки. Но любое мощное средство нужно использовать с умом. Если процесс визуализации занимает какие-то секунды, возникает риск, что, создавая эффектную информационную графику, люди не будут особо размышлять ни о лежащих в ее основе данных, ни о том, как лучше их описать.

Создавать красивую графику легко, а делиться ею – еще легче. Благодаря «лайкам» и «ретвитам» картинки быстро разлетаются по интернету. Даже то, что куда проще было бы описать словами или числами, превращается в картинки, потому что в соцсетях их чаще репостят. К сожалению, популярность изображений во многих случаях зависит не от того, насколько уместны и точны проиллюстрированные данные, а насколько красиво их подали и сумели ли впечатлить зрителя.

Вот случай, происшедший с Брайаном Бреттшнайдером, климатологом и любителем красивых карт. Ко Дню Благодарения в 2018 году он создал карту, где отображались «самые популярные пироги к празднику во всех регионах США». На Среднем Западе это был пирог с кокосовым кремом, на Западном побережье США – пирог из сладкого картофеля, а на юге – лаймовый пирог. Как британец, я мало что знаю о Дне Благодарения, а пирог предпочитаю лестерширский со свининой, но, как мне сообщили, американцам карта показалась странной. А как же тыквенный пирог? А яблочный? Карта и возмущенные комментарии разлетелись по всему Twitter. Сенатор Тед Круз, видный политик-республиканец, не поверил, что техасцы предпочитают лаймовый пирог, и назвал это «фейком».

И он был прав! Бреттшнайдер выдумал свое исследование целиком и полностью. Это была шуточная пародия на некачественные карты, которые распространяются по всему интернету. Но, когда твит про пироги набрал более миллиона просмотров, Бреттшнайдер забеспокоился. Люди вообще поняли, что он шутит? Мы не знаем, кто распознал шутку, кто поделился картой из-за того, что счел ее возмутительной, а кто решил, что она основана на неопровержимых фактах. Но можно с уверенностью сказать, что вирусная популярность этой карты объясняется эффектной графикой. «Мы высоко ценим карты как источник верной информации, – пишет Бреттшнайдер. – Если что-то есть на карте, то это наверняка правда – разве нет? Составь я список пирогов вместо карты, никто бы и внимания на него не обратил, но карта создала иллюзию достоверности информации»10.

Именно так. Единственное, в чем я не согласен с Бреттшнайдером, – это то, что, на мой взгляд, одними картами дело не ограничивается. «Завирусить» может любая эффектная визуализация, и неважно, на чем она основана: на правде, на вымысле или на том и другом сразу. В начале этой книги я призывал вас обращать внимание на то, какие эмоции у вас вызывает то или иное утверждение. То же верно и для изображений: они активируют и эмоции, и воображение. Ими часто делятся, не задумываясь, насколько достоверна информация. Но, если вы не хотите, подобно подводникам Первой Мировой, увидеть искаженную картину происходящего, задумываться надо.

* * *

Ситуация в госпитале Скутари была просто кошмарной. Как позднее писала Флоренс Найтингейл, «в первоначальном своем состоянии человеку неопытному эти здания казались великолепными; но мы в них видели “гробы повапленные”, рассадники чумы»11. Но почему же умирало так много солдат?

Современному человеку очевидно, что причина заключалось в антисанитарии. Грязь и паразиты способствовали распространению вредоносных бактерий. Но в то время знание о том, что болезни распространяются при помощи микробов, а предотвращаются при помощи антисептиков и соблюдения гигиены, только зарождалось. Мало кто из докторов даже слышал об этой теории – что уж говорить о том, сколько человек в нее верили. Не была исключением и Найтингейл: она считала, что высокая смертность в Скутари вызвана нехваткой еды и запасов, с чем она и боролась, освещая ситуацию в «The Times» и собирая пожертвования.

Несмотря на это, она также попросила прислать ей уборщиков. Весной 1855 года из в Скутари прибыла «санитарная комиссия» из Соединенного королевства, чтобы побелить стены, убрать грязь и трупы животных, а также прочистить канализацию. Главной задачей их было сделать так, чтобы в госпитале было приятнее находиться, но непосредственным и практически мгновенным эффектом было снижение смертности с более чем 50 % до 20 %.

Флоренс Найтингейл хотела понять, что же произошло, и, подобно Ричарду Доллу и Остину Брэдфорду Хиллу, она верила: внимательно изучив данные, можно выяснить правду. Благодаря тому, как тщательно она вела записи, резкое улучшение в результате работы санитарной комиссии не заметить было невозможно.

После возвращения Найтингейл ее вызвали на королевскую аудиенцию, и она сумела убедить королеву Викторию оказать содействие созданию Королевской комиссии для заботы о здоровье армии. Кроме того, она посоветовала включить в члены комиссии Уильяма Фарра, хотя к нему, как к человеку низкого происхождения, элита относилась пренебрежительно. Кончилось тем, что он консультировал комиссию на бесплатной основе.

Найтингейл и Фарр пришли к выводу, что значительная доля смертей в госпиталях Крымской войны была вызвана антисанитарией и что военные и медики в массе своей не усвоили этот урок. Проблема не ограничивалась только военным временем: в казармах, гражданских больницах и других учреждениях санитарное состояние продолжало быть катастрофическим. Вдвоем они начали кампанию в поддержку улучшенных мер здравоохранения, более строгих правилах гигиены в арендованном жилье и повышения санитарного уровня в казармах и больницах по всей стране[38].

Хотя Найтингейл и была самой известной сестрой милосердия в стране, все равно она оставалась женщиной в мире мужчин.

Ей нужно было убедить высокопоставленных медиков и военных, работавших под предводительством Джона Саймона, главного медика Англии, что всю свою жизнь они все делали не так. Доктор Саймон писал в 1858 году, что смерти от инфекционных заболеваний «в сущности неизбежны» и что нет никаких способов их предотвратить. Найтингейл задалась целью доказать, что он заблуждается.

Дочь Уильяма Фаррела Мэри вспоминала подслушанный разговор между отцом и Найтингейл на заре этой кампании. Она рассказывает, что Фарр предостерег Найтингейл от того, чтобы выступать против верхушки страны. «Иначе вы наживете себе врагов». Она выпрямилась и ответила: «После всего, что я видела, я смогу за себя постоять».

Своему другу, государственному секретарю по вопросам войны Сидни Герберту, Найтингейл писала: «Если меня разозлить, в качестве мести я создаю новую схему»1213. Статистика была телескопом, через который она разглядывала истину, а схемы нужны были, чтобы убедить и остальных посмотреть на истину.

«Хороший график – это зрительный аргумент, а не иллюстрация», – утверждает Альберто Кайро в начале книги «Графики лгут»14. Как можно догадаться по названию, Кайро относится к графикам с недоверием. Если хороший график – зрительный аргумент, то плохой график – это неразбериха, которая сбивает с толку, а возможно, тоже зрительный аргумент, но нацеленный на то, чтобы обольстить и запудрить голову. Так или иначе, когда мы систематизируем и публикуем данные, мы тем самым предлагаем людям сделать соответствующие выводы. Как и аргументы, выраженные словами, графические аргументы бывают логическими и эмоциональными, конкретными и невразумительными, ясными и наводящими туман, правдивыми и обманчивыми.

Стоит заметить, что не все хорошие графики являются визуальными аргументами. Иногда данные визуализируют не чтобы кого-то в чем-то убедить, а как инструмент исследования. Работая со сложным массивом данных, можно преобразовать его в несколько графиков и много что узнать. При правильном построении графика можно с легкостью обнаружить тенденции и закономерности. Эксперт по визуализации Роберт Козара, к примеру, предлагает отображать линейные данные по спирали. Если в этих данных есть какая-то временная закономерность – скажем, каждые семь дней или каждые три месяца повторяются одни и те же данные, то на спирали это будет отчетливо видно, тогда как на привычном графике подобная закономерность может затеряться посреди колебаний.

Точно так же, превратив данные в картинку, можно с легкостью обнаружить определенные проблемы. Представьте себе, что больница собрала массив данных с ростом и весом десятков тысяч пациентов: так среди них оказались великаны ростом в 15–20 метров! Это наверняка опечатка. А про сотни других пациентов указано, что их вес равняется нулю. Это можно объяснить тем, что, заполняя электронную форму, медсестры и врачи не измеряли вес пациента, а просто пропустили эту графу. Если рассчитать в компьютерной программе средний показатель или стандартное отклонение, а также если просто пройтись по данным, эти проблемы можно не заметить, однако, если данные визуализировать, вы сразу поймете, что тут что-то нечисто.

Но допустим, что вы изучили полученные данные и хотите превратить их в визуальный аргумент. В подобных случаях консультантам по менеджменту и исследователям, которые собираются публиковать данные, обычно советуют придумать название или подпись для графика, отражающие его главные черты, а затем сделать вывод^15.

Этот процесс подробно описан в книге «Говори на языке диаграмм», настоящей библии консультантов по менеджменту. Прежде всего, пишет Джин Желязны, определитесь, что вы хотите сообщить своей схемой. Эта мысль предполагает определенный способ сравнения, который, в свою очередь, предполагает определенный вид схемы: точечный график, линейный график, диаграмма столбиками или круговая диаграмма[39]. И наконец, засуньте свою главную мысль в название схемы, чтобы ее подчеркнуть. Названия вроде «Число контрактов с января по август» не пройдут. Напишите что-нибудь типа «Число контрактов выросло» или «Число контрактов колеблется», в зависимости от того, к чему вы хотите привлечь внимание: к позитивной динамике или к вариациям. По замыслу Желязны, консультант по менеджменту сам решает за других, к какому выводу им приходить. И схемы, и текст подобраны так, чтобы выставить это сообщение как можно более убедительным.

Я понимаю, что план довольно странный: начать предлагается с заключения и только после этого переходить к вопросу о том, как лучше преподнести информацию, чтобы убедить читателя. Но давайте по-честному: значительная доля информации преподносится именно таким способом. Статья в газете начинается с заглавия, а остальное – это его объяснение. Даже научные статьи начинаются с аннотации, которая нужна затем же, зачем и названия газетных статей: вам сообщают, что случилось и что из этого следует. Однако хорошие журналисты сначала рассказывают о событии, а потом уже приходят к выводу. Хорошие ученые сначала проводят эксперимент, а потом уже определяются с результатами. (Что делают хорошие консультанты по менеджменту, я без понятия.) Но, обнаружив что-то интересное, и журналисты, и ученые хотят дать читателям представление о том, чего можно ожидать от статьи. Авторы диаграмм действуют по тому же принципу.

Эдвард Тафти, знаток информационного дизайна, предпочитает иллюстрации с максимумом информации и с минимум украшений и аннотаций. В своей книге «Как представить себе информацию» он строго предупреждает читателя: «Иллюстрации в этой книге надо изучать внимательно – и тогда вам воздастся сторицей. Они сложны, остроумны, богаты информацией – настоящие сокровища». Смотрите внимательнее. Думайте как следует. Не считайте ворон. Тафти считает, что идеальная иллюстрация должна заставить читателя усесться поудобнее с чашечкой кофе и как следует углубиться в детали. Он полагает, что «чахленькие иллюстрации, в которых мало информации, вызывают справедливые подозрения в качестве измерений и анализа»16.

Может, так оно и есть, – но к этому моменту вы, надеюсь, поняли, что уровень информационной насыщенности диаграммы не гарантирует, что информация достоверна. Непритязательный график, сообщающий лишь несколько фактов, может быть безупречен, тогда как замысловатые иллюстрации бывают наполнены некачественными данными.

Даже если сами по себе данные надежны, диаграмма, которую можно долго рассматривать, попивая кофе, может быть убедительна, но не информативна. Отличный пример – иллюстрация, опубликованная в 2013 году на сайте журнала «The New Yorker», в которой представлена информация о неравенстве. Эта инфографика, созданная Ларри Бухананом, напоминает классическую схему нью-йоркского метро. Выбрав линию метро, можно посмотреть, как на ее протяжении варьируется усредненный доход жителей районов, прилегающих к разным станциям. Это выразительный пример визуализации по принципу «большой утки»: очертания графиков напоминают линии метро, а стиль используется точь-в-точь тот же, что на схемах и указателях метро в Нью-Йорке^17.

Убедительность этой инфографики объясняется тем, что она предлагает нам провести совершенно естественное сравнение и моментально представить себе людей, за ней стоящих. Мы видим, что доходы людей меняются в зависимости от районов, через которые пролегает ветка метро, мы понимаем, сколько неравенства способна охватить короткая поездка на метро, и мы воображаем пассажиров, которые стоят в одном вагоне плечом к плечу, богатые рядом с бедными, такие похожие и такие разные. На эмоциональном уровне эта инфографика бьет в самую точку.

Но информативна ли она? Не особенно. Кликая по разным веткам метро, мы, как ни удивительно, ничего нового не узнаем. Сравнить разные ветки метро сложно, как и обнаружить закономерности, кроме самых очевидных.

Это проясняется, если прочитать короткую сопутствующую статью: в ней сообщается куча фактов, малозаметных на самом графике. Наивысший усредненный доход в переписи районов, где есть метро, составляет 205 192 долларов, а низший – 12 288. Кроме того, в статье сообщается, на каких ветках самые широкие и самые узкие диапазоны доходов, а также наибольшее расстояние между двумя отдельно взятыми станциями на линии – хотя, как это может нам пригодиться, неясно. Как выясняется, неравенство доходов на Манхэттене сопоставимо с неравенством в Лесото и Намибии. Это плохо? Ну вроде да. Если у вас в кармане завалялся список неравенства доходов по всем странам на планете, вы поняли бы, что это и правда нехорошо. Но сколько людей носят с собой такие списки? Эта инфографика призвана не сообщить информацию, а возбудить определенные эмоции. Если бы в статье неравенство доходов по Нью-Йорку сравнивалось с другими крупнейшими городами мира, скажем, с Лондоном и Токио, а также с крупнейшими городами в США, такими как Чикаго и Лос-Анджелес, то, может, мы и узнали бы что-нибудь полезное.

В итоге мы получаем привлекательную картинку, которая, однако, сообщает нам куда меньше, чем могла бы сообщить карта. Это плод искусства убеждения, маскирующийся под плод статистического анализа.

Мы получили яркое напоминание о том, во что мы и так уже верим. Картинка и правда пробуждает в нас воодушевление и интерес – но сообщает ли она нам новую информацию?

В подобных полемически заостренных статьях нет ничего плохого – я и сам ими иногда балуюсь, – но важно отдавать себе ясный отчет в том, что именно мы читаем.

Другой график принадлежит Саймону Скарру, ведущему дизайнеру в Thomson-Reuters. На этом графике обозначено, сколько человек погибло в каждый месяц войны в Ираке с 2003 по 2011 годы. Это перевернутая столбиковая диаграмма, то есть чем выше количество смертей, тем ниже опускается столбик. Столбики нарисованы красным, поэтому график в целом похож на кровь, стекающую из ужасной раны где-то вверху страницы. Чтобы мораль точно не прошла незамеченной, график озаглавили так: «Кровавая цена Ирака». Если буханановский график о неравенстве и метро задевает за живое, то график Скарра это «живое» выдирает с мясом. Не зря он выиграл премию по дизайну^18. И, в отличие от графика про метро, в этом графике можно найти полезную информацию. Он и убедителен, и информативен.

Однако Энди Котгрив, специалист по визуализации данных, решил провести маленький эксперимент. Во-первых, он перекрасил столбики в холодный серо-синий цвет (такой любят использовать во всяких корпорациях). Во-вторых, он перевернул график вверх ногами. И, наконец, он поменял название с «Кровавой цены Ирака» на «Ирак: смертность падает». Эмоциональный эффект в корне изменился: график Скарра говорил о ярости и боли; график Котгрива выглядит рассудительным и даже немного успокаивает. Так какой же из них лучше? Зависит от того, что вы хотите сказать. В то время как Скарр стенает о том, как испорчен род людской, Котгрив спокойно констатирует, что худшее – позади. И то и другое имеет право на существование. Так что давайте будем помнить, что такие простые вещи, как цвет и расположение, могут поменять и саму инфографику, и то, как мы ее воспринимаем, – подобно тому как, изменив тон голоса, можно получить совсем иную реакцию собеседника»19.

Как удалось незнатному статистику Уильяму Фарру и Флоренс Найтингейл, которая была «всего лишь» женщиной, одержать победу над упрямыми врачами и военными, составлявшими элиту викторианского общества?

Во-первых, им надо было убедиться, что к их данным нельзя будет придраться. Facta, facta, facta! Они прекрасно понимали, что враги накинутся на их данные. Вот один красноречивый пример: Найтингейл в письме Фарру советовала ему подготовиться к тому, что его недавний статистический анализ подвергнется яростной атаке. Ответ Фарра демонстрирует, насколько он был уверен в качестве своей работы: «Давайте ждать и держать порох наготове. Не будем стрелять в воздух, как если бы мы обезумели от страха. Пусть себе находят “ошибки”: если это и правда ошибки, мы с готовностью это признаем. Но ни поколебать наши основы, ни взорвать наши стены эти ребята не сумеют»20.

Затем им нужно было представить свои открытия на суд общества. В 1858 году Найтингейл распространила свою диаграмму-«розу», а в начале 1859 года она была напечатана. Всего несколько лет прошло с того времени, когда Найтингейл работала в Скутари, и всего несколько месяцев – с заявления доктора Джона Саймона о том, что инфекционных заболеваний избежать практически невозможно. Диаграмма-«роза» – это блестящий зрительный аргумент. Мне довелось изучить один из оригинальных оттисков в библиотеке Королевского общества статистики. Он и поражает своей красотой, и пугает: это схема из разноцветных клиньев, показывающая смертность от различных заболеваний до и после санитарных преобразований в Скутари.

Человек язвительный назвал бы ее «круговой диаграммой на стероидах». Строго говоря, это так называемая «полярная диаграмма», причем, возможно, самая первая. Но чем ее точно нельзя назвать, так это сухим отображением статистической информации. Она красноречива.

Чтобы вам стало понятнее, насколько сильный эффект производит этот образчик визуальной риторики, посмотрите, как выглядит та же информация в виде столбиковой диаграммы (приведенный ниже пример основан на графике Хью Смолла, биографа Найтингейл, созданного при помощи данных, собранных Уильямом Фарром).

На первый взгляд может показаться, что диаграмма Смолла намного проще и понятнее, однако она может привести к ошибочным выводам. Заметнее всего на этой диаграмме трагический уровень смертности в январе и феврале 1855 года. Из-за этого встает вопрос: может, все дело было в морозной зиме, а с приходом весны дело пошло на лад? Помимо того, снижение смертности на этой диаграмме кажется хоть и впечатляющим, но постепенным, другими словами – процессом, а не резкой переменой.

А полярная диаграмма устроена иначе: чтобы измерить смертность, она выделяет два периода, до и после санитарных преобразований. Выглядит это как резкий спад, что из необработанной информации не так очевидно. Кроме того, поскольку на полярной диаграмме количество смертей отображается как доля клина, а не как высота столбика, то ужасающая смертность в январе и феврале 1855 года несколько сглаживается, ведь ее суммируют со всем печальным массивом смертей «до санитарной комиссии».

Найтингейл хотела, чтобы последствия санитарных улучшений бросались в глаза и чтобы люди убедились, что историю Скутари можно повторить в больницах, казармах и даже частных жилищах по всей Британской империи. Для того чтобы выставить этот аргумент в более выгодном свете, она воспользовалась эффектной структурой «до» и «после».

Считать ли это «ослепляющим камуфляжем»? Возможно, но мне кажется, это не так, хотя бы потому, что данные надежны, как скала, и находятся на самом видном месте. В отличие от «Тратриса», здесь нет ни сомнительной статистики, ни бесполезных сравнений. В отличие от графика про метро в Нью-Йорке, диаграмма Найтингейл не только эффектна, но и эффективна. Пожалуй, ее можно сравнить с «Кровавой ценой Ирака», но действует она куда менее прямолинейно. Говоря о диаграмме-«розе», мало кто отмечает, как успешно она подталкивает читателя к правильной интерпретации информации. К счастью, идеи Найтингейл были и верны, и важны. Приемы зрительной риторики помогли людям прийти к выводам, которые оказались правильными.

Как объясняла Найтингейл Сидни Герберту, диаграмма должна была «через зрение общества донести до него мысли, которые мы, возможно, иначе не донесем, ведь словам они не поддаются». Чтобы диаграмма оказала свое воздействие на как можно больше людей, Найтингейл попросила радикальную писательницу Гарриет Мартино написать книгу о Крымской войне и о том, какие страдания пережили британские солдаты, – книгу, которая трогала бы за душу. Мартино читала отчеты Найтингейл и отзывалась о них одобрительно, как об «одном из самых замечательных политических и социальных произведений всех времен». Полярная диаграмма Найтингейл была напечатана в книге Мартино как складной фронтиспис. Ее увидели далеко не все солдаты, потому что в казармах и армейских библиотека книга была запрещена^21, но Найтингейл имела в виду другую, более разборчивую аудиторию. Она писала Герберту, что

«В приложения к отчетам никто, кроме ученых, не заглядывает, а эта диаграмма предназначена для обычных людей… Так что же это за обычные люди? (1) Королева (2) принц Альберт… (7) все коронованные особы в Европе, представленные послами и министрами (8) всякий, занимающий высокий пост в армии (9) каждый штаб-лекарь и военный врач… (10) главные санитарные инспекторы в обеих Палатах [Парламента] (11) все газеты, журналы и периодические издания».

Высокопоставленные медики, которые заявляли, что ситуацию никак не исправить, постепенно перешли на сторону Найтингейл и стали поддерживать санитарные преобразования. В 1870-х годах Парламент принял несколько законов об общественном здравоохранении. Смертность в Соединенном королевстве начала снижаться, а ожидаемая продолжительность жизни – расти.

Удивительнее всего в истории Флоренс Найтингейл то, что она понимала: статистика может быть и инструментом, и оружием в одно и то же время. Она верила в ценность крепкого фундамента: необходимо было стандартизировать определения, уговорить людей заполнить нужные анкеты и провести исследования в духе «чем суше, тем лучше», к которым невозможно бы было придраться. Но она также знала, что нужно поработать над обликом данных, представляя их так, чтобы убедить людей. Созданная ей картинка оказалось достаточной мощной, чтобы изменить мир.

Флоренс Найтингейл была на стороне добра, но о многих людях, злоупотребляющих привлекательной инфографикой, этого не скажешь. Тем из нас, кто красивые диаграммы не производит, а потребляет, стоит не забывать о принципах, рассмотренных в этой книге.

В первую очередь оцените свою эмоциональную реакцию. Это важнее всего, поскольку зрительная информация часто воспринимается на бессознательном уровне. Остановитесь на минутку и определите, что вы чувствуете, глядя на ту или иную диаграмму: триумф? Угрозу? Гнев? Радость? Примите эту эмоцию к сведению.

Во-вторых, убедитесь, что вы понимаете базовые элементы диаграммы. Что обозначают оси? Понятно ли, что измерено или подсчитано? Дают ли вам контекст или несколько фактов вне контекста? Если диаграмма отображает сложный анализ или результаты эксперимента, понимаете ли вы, что именно происходит? Если сами вы не в силах верно оценить эту информацию, доверяете ли вы тем, кто это сделал? (Или, может быть, вы поинтересовались мнением еще кого-нибудь?)

Изучая визуализированные данные, стоит не забывать о том, что вас, возможно, пытаются в чем-то убедить. В искусных, убедительных диаграммах нет ничего плохого, как и в искусных, убедительных речах. И нет ничего плохого в том, чтобы дать себя убедить и изменить свою позицию. Об этом мы сейчас и поговорим.

Правило десятое

Не бойтесь изменить свое мнение

Если человек в чем-то уверен, его не переубедишь. Скажите ему, что он не прав – он развернется и уйдет. Покажите ему факты или статистику – он скажет, что ваш источник ненадежен. Попросите его мыслить логически – и он даже не поймет, о чем вы.

Леон Фестингер, Генри Рикен, Стэнли Шахтер, «Когда пророчество не сбылось»1

Ирвинг Фишер был одним из величайших экономистов всех времен и народов^2. Рагнар Фриш, первый лауреат нобелевской премии по экономике, отзывался о нем так: «Он опередил свое время – на десяток лет, а то и на пару поколений», причем написано это было в конце 1940-х, более чем через полвека с того дня, что Фишер явил миру свои гениальные идеи. Пол Самуэльсон, который получил памятную нобелевскую премию через год после Фриша, говорил, что докторская диссертация Ирвинга Фишера 1891 года «величайшая из когда-либо написанных диссертации по экономике».

Так думали коллеги Фишера. Публика тоже его любила. Сто лет назад Ирвинг Фишер был самым известным экономистом на планете, однако сегодня его знают только те, кто интересуется историей экономики. Он больше не знаменитость вроде Мильтона Фридмана, Адама Смита или своего младшего коллеги Джона Мэйнарда Кейнса. А все потому, что с Ирвингом Фишером и с его репутацией случилась ужасная вещь – и пусть это будет нам всем уроком.

Падение Фишера ни в коем случае нельзя приписать отсутствию амбициозности. «Сколько же всего мне хочется сделать!», – писал он старому школьному другу в годы учебы в Йельском университете. «Мне все кажется, что я не успею сделать все, что хочу. Я хочу прочитать кучу книг. Хочу много всего написать. Хочу заработать много денег».

Деньги были важны для Фишера – что неудивительно. Его отец умер от туберкулеза сразу же после того, как Ирвинг поступил в Йель. Благодаря своей энергии и уму Фишер держался на плаву: он получил премии по греческому и латыни, по алгебре и математике, по риторике (уступив первое место будущему госсекретарю США). Он читал прощальную речь на вручении дипломов и был членом университетской гребной команды. Но несмотря на все свои достижения, в годы учебы молодой человек едва сводил концы с концами, так что он понимал, каково это – сидеть без гроша в обществе богатых людей.

В 26 лет, однако, Фишеру перепало немало денег. Он женился на Маргарет Хазард, с которой дружил еще в детстве и отец которой был богатым промышленником. Свадьба Ирвинга и Маргарет в 1893 году была настолько шикарна, что о ней писали в «New York Times»: две тысячи гостей, три священника, невиданной роскоши обед и торт весом в 30 килограммов.

Молодые провели 14 месяцев в Европе, а затем поселились в Нью-Хейвене на Проспект стрит, дом 460, в новеньком с иголочки особняке: пока они путешествовали, отец Маргарет выстроил его в качестве свадебного подарка. В доме были библиотека, музыкальная комната и просторные кабинеты.

Об Ирвинге Фишере стоит знать три вещи.

Во-первых, он был фанатиком здорового образа жизни. Это неудивительно: туберкулез свел в могилу его отца и через 15 лет едва не убил его самого. Так что понятно, почему он тщательно заботился о своем здоровье. Он не употреблял алкоголя, табака, мяса, чая, кофе и шоколада. Один из гостей Ирвинга так вспоминал о его причудах: «Я ел одно вкуснейшее блюдо за другим, а он довольствовался каким-то овощем и сырым яйцом»3.

И дело было не только в состоянии самого Фишера: он был настоящим проповедником здорового образа жизни и правильного питания. Он основал «Институт по продлению жизни», а возглавить его уговорил Уильяма Тафта, только-только оставившего пост президента. (В этом есть своя ирония: Тафт был тучен – среди всех президентов страны он занимает первое место по весу – но эта проблема обусловила его интерес к диетам и физкультуре.) В 1915 году, когда ему было чуть меньше 50 лет, он опубликовал книгу под названием: «Как надо жить: Правила здоровой жизни, основанные на современной науке». (Как надо жить! Вот это размах.) Книга стала настоящим бестселлером, но сегодня над ней можно только посмеяться. «Я выступаю за солнечные ванны… их интенсивность и длительность пусть определяются здравым смыслом». «Необходимо практиковать тщательное разжевывание… жевать надо до тех пор, пока не произойдет естественное, непроизвольное глотание». Он даже определил правильный угол между ногами во время ходьбы: «около семи-восьми градусов выворотности с каждой стороны»4.

Кроме того, там есть небольшой раздел про евгенику – сегодня бы его печатать не стали.

Но хотя книга «Как надо жить» и вызывает смех, она опередила свое время настолько же, насколько и фишеровский анализ экономики. К вопросу здоровья Фишер подходил с научной точки зрения. Он разработал детальные упражнения, говорил о пользе осознанности и предупреждал о том, что табак приводит к раку, – и это в дни, когда большинство врачей курили.

Это и есть вторая вещь, которую следует знать об Ирвинге Фишере: он верил в силу рационального числового анализа и в экономике, и в других сферах. Он высчитал чистые экономические убытки от туберкулеза. Он провел экспериментальные исследования вегетарианства и даже тщательного разжевывания – выяснилось, что оно повышает выносливость. (В рекламе сухих завтраков «Grape Nuts» в 1917 году указывалось, что их рекомендует профессор Фишер.) В своей книге «Как надо жить» он даже сообщает читателю, что в «современных научных изысканиях по одежде была введена новая единица измерения, “кло”.[40] Эта техническая единица измеряет “обогревательную мощность” одежды».

Любовь к числам иногда сбивала Фишера с пути истинного. Например, когда он подсчитывал, насколько выгоден сухой закон, он с энтузиазмом объявил, что рабочий, употребивший крепкий напиток на пустой желудок, становится на 2 % менее эффективным, хотя исследование, на котором этот вывод основывался, было скромных масштабов. По расчетам Фишера, сухой закон сэкономит Америке 6 миллиардов долларов – сумма по тем временам невероятная. Помните, как в первой главе мы говорили о том, что глубокие знания Абрахама Бредиуса в области искусства помогли ему найти доказательства того, что дрянная подделка Хана ван Мегерена – действительно работа Вермеера? Точно так же и Фишер, пользуясь своими обширными знаниями по статистике, смог прийти к масштабным выводам о сухом законе, основываясь на крайне сомнительных данных. Сильные эмоции Фишера касательно зол, причиняемых алкоголем, подрывали качество его статистического анализа.

Третье, что вам нужно знать об Ирвинге Фишере, – это то, что он был человеком состоятельным. Деньги у него были не только благодаря наследству жены. Заработок был для Фишера делом чести – он не хотел зависеть от жены. Он получал отчисления с продаж книги «Как надо жить». Он зарабатывал на своих изобретениях, прежде всего – на системе организации визитных карточек, которую он продал компании, производящей канцтовары, за 660 000 долларов (сегодня это были бы миллионы), место в совете директоров и пакет акций.

На основе своих научных исследований Фишер создал крупное предприятие под названием «Институт индексных показателей». Оно создавало пакеты данных, прогнозов и анализов и продавало их газетам по всей стране как «Деловые новости от Ирвинга Фишера». Прогнозирование для Фишера естественным образом вырастало из данных и анализа. В конце концов, люди, желающие мир при помощи цифр, не всегда руководствуются исключительно жаждой познания. Порой мы хотим оценить ситуацию для того, чтобы понимать, что произойдет дальше, и, возможно, получить от этого какую-то выгоду.

Эта платформа позволила Фишеру проповедовать свою теорию инвестирования. В общих чертах она заключалась в том, чтобы делать ставку на развитие американской экономики, используя займы для покупки акций новых промышленных корпораций. Подобные займы часто называют «финансовым рычагом», так как и доходы, и убытки при применении этой практики возрастают.

Но в 1920-х годах инвесторы на биржевом рынке не сильно беспокоились об убытках. Цены на акции все росли и росли. Каждый, кто сделал ставку на этот рост, мог гордиться своей проницательностью. В письме своему старому другу Фишер писал, что его замысел осуществился. «Мы все зарабатываем кучу денег!»

Летом 1929 года Ирвинг Фишер, знаменитый автор, изобретатель, друг президентов, предприниматель, проповедник здорового образа жизни, колумнист, основатель статистики, величайший ученый-экономист своего времени и обладатель многих миллионов, хвастался сыну, что ремонт семейного особняка был проведен целиком и полностью на его, Фишера, деньги, а не на деньги его жены.

А это для него было важно. Отец самого Фишера не успел увидеть, как его юный сын превратился в одну из крупнейших фигур своего времени. Гордость Фишера и его собственного сына при виде преобразований в особняке – явление простительное. Но Фишер стоял на краю финансовой пропасти.

* * *

Биржевой рынок рухнул осенью 1929 года. Промышленный индекс Доу Джонса с начала сентября по конец ноября упал более чем на треть. Но Ирвинга Фишера погубил не кризис на Уолл-стрит – по крайней мере не напрямую. Разумеется, кризис был финансовой катастрофой, сильнее даже финансового кризиса 2008 года. Последовавшая за ним Великая депрессия стала величайшим экономическим бедствием мирного времени в истории Запада. Фишер был уязвимее многих своих коллег, так как инвестировал он при помощи финансового рычага, что увеличивало и убыток, и прибыль.

Но не ставки на финансовый пузырь разорили Фишера, а его упрямство. Конечно, в ходе кризиса были отдельные запоминающиеся моменты, но обвалами типа «Черного четверга» и «Черного понедельника» дело не ограничивалось. Лучше всего представить кризис как длительный спад – с периодическими краткими периодами роста – с 380 пунктов в сентябре 1929 года до чуть более чем 40 пунктов летом 1932 года. Если бы в конце 1929 года Фишер прекратил бы невыгодные дела и ушел с рынка, все с ним было бы в порядке. Он мог бы возобновить занятия наукой и прочими своими увлечениями и продолжать вести роскошный образ жизни на доходы, полученные в ходе многолетних операций, а также благодаря своим книгам и предприятиям.

Но Фишер не был готов отказаться от своих взглядов – наоборот, он защищал их с новыми силами. Он был убежден, что рынок снова вырастет. Он неоднократно говорил о том, что финансовый крах был всего лишь «встряской для слабоумных маргиналов» и отражал «психологию паники». Он во всеуслышание заявлял, что кризис вот-вот закончится. Но он заблуждался.

Важнее всего то, что он не просто оставался на рынке. Он был так уверен в своей правоте, что продолжал полагаться на займы в надежде на прибыль. Одной из крупнейших инвестиций Фишера была инвестиция в производителя пишущих машинок «Remington Rand» после того, как он продал свою систему организации карточек, «Index Visible». Цены на акции красноречивей любых слов: до краха – 58 долларов, а через несколько месяцев – 28 долларов. К тому моменту Фишер мог бы уже догадаться, что финансовый рычаг – инструмент рискованный, но нет: он продолжал брать займы для новых инвестиций, и цены на акции вскоре упали до 1 доллара. Очевидно, что это была провальная стратегия.

Но не торопитесь осуждать Фишера. Даже самым умным людям трудно изменить свою точку зрения – а уж Ирвинг Фишер точно был неглуп.

Современник Фишера Роберт Милликен был столь же незаурядной личностью, но занимался он физикой. В 1923 году, когда газеты с финансовыми советами от Фишера разлетались как горячие пирожки, Милликен получил Нобелевскую премию.

Из всех достижений Милликена известнее всего один эксперимент – такой простой, что с ним и ребенок справится. Это «эксперимент с каплей масла», в ходе которого капельки масла распыляют при помощи атомайзера между двух заряженных пластин. Напряжение между пластинами регулировалось до тех пор, пока капли не становились неподвижны. Измерив диаметр капель, можно измерить их массу и, соответственно, электрический заряд, ровно противоположный силе гравитации. В результате Милликен мог рассчитать электрический заряд отдельно взятого электрона.

Подобно многим другим школьникам, я тоже пробовал воспроизвести эксперимент Милликена, но результаты у меня, говоря откровенно, были куда менее красивыми. Для успешного эксперимента нужно было соблюсти все многочисленные требования, в том числе – правильно измерить диаметр крохотной капельки масла. Если с этим ошибиться, неточными будут все остальные расчеты.

Сейчас мы понимаем, что и у самого Милликена все вышло не так красиво, как он рассказывал. Он систематически исключал из эксперимента «неподходящие» наблюдения и лгал об этих опущениях. (Он также приуменьшил заслуги своего младшего коллеги Харви Флетчера.) Историки науки спорят, насколько подобный избирательный подход нежелателен с этической и с практической точек зрения. Но ясно одно: если бы коллеги Милликена ознакомились со всеми его результатами, у них было бы больше сомнений в правильности вывода. В этом не было бы ничего плохого, так как выведенное Милликеном число и правда было неверно, точнее – занижено^56.

Ричард Фейнман, харизматичный лауреат Нобелевской премии, отметил в начале 1970-х, что корректировка результатов Милликена происходила на странный манер. «Одна [оценка заряда электрона] была чуть выше милликеновой, другая – еще чуть выше, пока в конце концов не пришли к результату, большему, чем у Милликена. Почему нельзя было сразу понять, что новое число больше?»7

Дело в том, что, когда число почти что совпадало с числом, полученным Милликеном, никто особенно не вдавался в детали. Но когда число сильно отличалось, к нему относились скептически и находили причины, по которым его надо отбросить. Как мы помним из первой главы, предвзятость – штука мощная. Мы отфильтровываем новую информацию, и, если она согласуется с тем, что мы ожидаем, мы с большей вероятностью ей поверим.

А поскольку оценка Милликена была слишком низкой, то результаты сильно меньше ожидаемого числа были редки. Неожиданные результаты, как правило, были значительно выше милликеновых. Процесс принятия этих новых результатов был долгим и постепенным. Дело осложнялось тем, что Милликен отбросил часть результатов, чтобы его сочли более талантливым ученым. Но можете быть уверены, что новые результаты в любом случае были бы признаны за верные, поскольку в одном из последующих исследований такого же рода постепенную конвергенцию обнаружили в оценках других физических констант, к примеру, в числе Авогадро и постоянной Планка[41]. Конвергенция продолжалась в 1950-х, 1960-х и иногда в 1970-х. Вот убедительный пример того, что даже ученые, исследующие фундаментальные и неизменные факты, отфильтровывают данные в соответствие со своими предубеждениями.

Но все это не так удивительно, как может показаться. Наш мозг ежеминутно пытается осмыслить окружающий мир, основываясь на неполной информации. Мозг делает прогнозы и заполняет пробелы – зачастую при помощи удивительно скудной информации. Именно поэтому мы обычно понимаем, что нам говорят по телефону, даже если связь плохая – пока не нужно будет получить по-настоящему новую информацию, к примеру, телефонный номер или адрес.

Наш мозг заполняет пробелы, и оттого-то мы видим то, что ожидаем, и слышим то, что ожидаем, подобно тому, как продолжатели изысканий Милликена обнаруживали то, что ожидали обнаружить. Только когда нам не удается заполнить пробелы, мы замечаем помехи.

Мы даже обоняем то, что ожидаем.

Когда ученые предлагают людям попробовать запах, реакция испытуемых сильно зависит от того, что им об этом скажут: «вот запах изысканного сыра» или «вот запах потных подмышек». (Это и то и другое: им дают понюхать ароматическую молекулу, встречающуюся и в мягком сыре, и в подмышечной впадине.)

Чувствовать то, что ожидаешь почувствовать, – явление распространенное. В случае с экспериментом на запах процесс был физиологическим, а в случае с зарядом электрона и числом Авогадро – умственным, но в обоих случаях – бессознательным.

Но отфильтровывать информацию можно и осознанно, когда вы не хотите испортить себе настроение. Если помните, в первой главе нам встретились студенты, которые готовы были заплатить, чтобы образцы их крови не проверяли на герпес, и инвесторы, которые старались не проверять свои портфели, если есть риск узнать неприятные новости. Вот еще один пример: в 1967 году опубликовали результаты опыта, в котором студентам давали послушать аудиозаписи речей и просили «оценить убедительность и искренность выступлений старшеклассников… После каждой записи вы получите опросник, чтобы поставить оценку за убедительность и за искренность речи».

Но все было не так просто: в записях было полным-полно досадных помех. Испытуемым говорили, что «поскольку речи были записаны на небольшой портативный диктофон, возникли электрические помехи. Чтобы “откорректировать” помехи, нужно нажать кнопку управления и сразу же убрать палец. Используя кнопку управления несколько раз подряд, можно несколько уменьшить электрические и прочие помехи»810.

Понятно. Вы, конечно, уже догадались, что исследователи были не совсем честны с испытуемыми. Некоторые студенты были глубоко верующими христианами, некоторые – заядлыми курильщиками. Одна из речей была основана на старом атеистическом памфлете под названием «Христианство – это зло», другая полагалась на «авторитетное опровержение аргументов, связывающих курение с раком легких», а в третьей, полагавшейся на не менее надежные данные, сообщалось, что курение все-таки связано с раком легким.

Мы уже видели, что люди могут, выражаясь образно, отфильтровывать получаемую информацию, одно отбрасывая, а другое принимая к сведению. В этом эксперименте в роли отнюдь не метафорического «фильтра» выступали помехи, препятствующие пониманию сообщений, которые следовало оценить. Нажав кнопку, можно было убрать трескотню и шипение, но кнопку спешили жать не все и при прослушивании лишь избранных речей. Пожалуй, вы не удивитесь, узнав, что испытуемые-христиане не возражали, чтобы образчик воинствующего атеизма оставался за надежной звуковой завесой. Курильщики неоднократно жали кнопку, когда речь шла о том, что их привычка совершенно безобидна, но не боролись с помехами, когда речь шла о менее приятных новостях.

Одна из причин, по которой мы не всегда меняем свою точку зрения, – наш талант избегать неудобной информации. Разумеется, сегодня для этого не нужны никакие кнопки на диктофоне. В соцсетях мы можем решить, на кого подписаться, а кого заблокировать. Огромное число кабельных телеканалов, подкастов и видеоплатформ позволяют нам решить, что посмотреть, а что проигнорировать. Никогда еще у людей не было такого выбора – и выбором этим активно пользуются.

Если вам все же придется услышать неприятные факты, не переживайте: на помощь придет выборочное забывание. К такому выводу пришли Барух Фишхофф и Рут Бейт, авторы изящного психологического эксперимента, проведенного в 1972 году. Ученые спросили студентов и студенток, каковы их прогнозы на предстоящий визит президента Ричарда Никсона в Китай и Советский союз. Насколько велика вероятность того, что Никсон встретится с Мао Цзэдуном? Есть ли вероятность того, что Китай получит от США дипломатическое признание? Объявят ли США и СССР о совместной космической программе?

Фишхофф и Бейт хотели узнать, хорошо ли студенты будут впоследствии помнить свои прогнозы. Для этого у испытуемых были все условия, так как прогнозы были конкретными и записывались. (Обычно наши прогнозы очень туманные, и делимся мы ими в разговоре. Мало когда их облекают в письменную форму). Так что можно было ожидать, что воспоминания будут верными, – но вышло иначе. Испытуемые бессовестно приукрашивали свои ответы. Если было заявлено, что явление произойдет с вероятностью в 25 % и оно действительно произошло, они «вспоминали», что прогнозировали вероятность 50 на 50. Если испытуемый решил, что вероятность составляет 60 %, а событие так и не произошло, он «вспомнит», что предсказывал 30 %. Работа Фишхофа-Бейт называлась «Говорили же вам, что так и будет».

Вот еще один прекрасный пример того, как эмоции заставляют нас фильтровать даже самую прямолинейную информацию: в этом случае – наши собственные воспоминания о нашем же прогнозе, который мы даже не поленились записать^11. В каком-то смысле этот феномен говорит о замечательной умственной гибкости. Однако, вместо того чтобы признать свою ошибку и сделать из этого выводы на будущее, испытуемые Фишкоффа и Бейт изменяли свои воспоминания, чтобы избежать неприятного столкновения прогнозов с реальностью. Опять же: признать неправоту и поменять свою точку зрения – задача не из легких.

Разумеется, Ирвингу Фишеру и не нужно было бы менять свою точку зрения, если бы он с самого начала был прав. Может быть, истинной причиной его поражения было неумение не приспособиться к изменившейся ситуации, а сразу сделать верный прогноз? Может, и так. Бесспорно, куда приятнее угадать, что произойдет, с первого раза, чем учиться на горьком опыте. Но, если верить самым достойным исследованиям прогнозирования, угадать с первого раза тоже непросто.

В 1987 Филипп Тетлок, молодой психолог из Канады, подложил предсказателям бомбу замедленного действия, которая должна была взорваться только через 18 лет. Тетлок принимал участие в довольно-таки крупном проекте, в которым социологи пытались предотвратить ядерную войну между США и СССР. В ходе этого проекта он пообщался со многими экспертами по этому вопросу и спрашивал у них, что происходит в Советском союзе, как СССР отреагирует на задиристый настрой Рональда Рейгана и что случится после этого и почему.

Но результаты его разочаровали: ведущие политологи, советологи, историки и аналитики предсказывали совершенно разные события, отказывались менять свою точку зрения, даже когда факты заявляли об обратном, и находили уйму способов обосновать даже несбывшиеся прогнозы. Одни предсказывали катастрофу, но с готовностью объясняли, почему ее так и не было: «Мои прогнозы почти сбылись, но, к счастью, у руля оказался Горбачев, а не какой-нибудь неосталинист», «Пусть это ошибка, но ошибка правильная: гораздо опаснее недооценить СССР, чем его переоценить». Ну и, конечно, излюбленное оправдание всех, кто ошибся с прогнозами на бирже: «Просто момент был неудачный».

В ответ Тетлок проявил терпение, тщательность и неожиданную гениальность. Используя наработки Фишхоф и Бейт, но с большей детальностью и в большем масштабе, он собрал предсказания почти что трехсот экспертов. В итоге набралось 27 500 предсказаний. Вопросы он задавал в основном о политике и геополитике, изредка перемежая их другими, скажем – об экономике. Вопросы Тетлока были четко сформулированы, чтобы в будущем можно было оценить каждое предсказание как «верное» или «неверное». А затем на протяжении 18 лет он собирал результаты.

Свои выводы Тетлок опубликовал в 2005 году, написав умную и глубокую книгу «Политические суждения экспертов». Он выяснил, что эксперты как предсказатели никуда не годились. Это было верно и в узком смысле: прогнозы не сбылись, и в более широком: эксперты плохо понимали, насколько уверенно нужно делать прогнозы в различных контекстах. О территориальной целостности Канады прогнозы делать легче, чем о Сирии, но, за исключением самых очевидных случаев, опрошенные Тетлоком эксперты не видели разницы между канадами и сириями. Эксперты Тетлока, подобно любителям Фишхоффа и Бейта, припоминали свои прогнозы со значительными искажениями: в ряде случаев вместо неудачных прогнозов они «вспоминали» удачные^12.

Дополнительную прелесть этой истории о профессиональной самонадеянности придало открытие, что в своих прогнозах самые знаменитые эксперты ошибались чаще, чем люди менее известные. В остальном же все были унижены в разной степени. Эксперты не смогли заглянуть в будущее, и политические взгляды, профессия и образование не играли здесь никакой роли.

Большинство людей, когда узнают об исследовании Тетлока, просто заключают, что либо мир слишком сложен для наших прогнозов, либо эксперты слишком для этого глупы, либо и то и другое. Но был один человек, который верил: существует метод предсказания, который работает даже в самых сложных вопросах макроэкономики и геополитики. Это был сам Филипп Тетлок.

В 2013 году, в славный день первого апреля, мне пришел e-mail от Тетлока: он приглашал меня принять участие в «новой широкомасштабной исследовательской программе, спонсированной в том числе “Агентством передовых исследований в сфере разведки”», одним из органов разведывательной службы США.

Суть этой запущенной в 2011 году программы состояла в том, чтобы собрать прогнозы, поддающиеся количественному измерению, – примерно в этом же заключалось и восемнадцатилетнее исследование Тетлока. Прогнозироваться будут экономические и геополитические события, «осязаемые и неотложные вопросы вроде тех, которыми занимается разведка: будет ли в Греции дефолт, ожидать ли военную атаку на Иран и т. д.» Проходила эта программа в духе турнира, и участие в ней приняли тысячи людей. Длился турнир четыре года.

– Нужно просто зарегистрироваться на сайте, – писал Тетлок, – сообщить свои суждения по темам, за которыми вы и так наверняка следите, и отредактировать свой ответ, когда и если сочтете нужным. Через какое-то время прогнозы будут оцениваться, и вы сможете сравнить свои результаты с результатами других участников».

Я отказался. Мне казалось, что у меня и так куча дел, – хотя, возможно, дело было и в трусости. Но главная причина заключалась в другом: я перестал верить, что верные прогнозы в принципе возможны – и к этому приложил руку сам Тетлок.

Все же более 20 000 людей приняли участие в этой затее. Кого-то из них можно было условно назвать профессионалами: у них был опыт анализа разведывательных данных, работы в аналитических центрах или в научном сообществе. Остальные были любителями. Тетлок с помощью двух других психологов, Барбары Меллерс (своей жены) и Дона Мура, проводил эксперименты с этой армией волонтеров. Кого-то из них обучали простейшим статистическим техникам (об этом немного мы еще поговорим), других объединяли в команды, третьих знакомили с прогнозами других людей, а четвертые действовали без дополнительной помощи. Все это вместе получило название «Операция “Здравомыслие”». Целью проекта было найти более эффективные способы предсказывать будущее.

В результате было сделано много открытий, но самое интересное из них вот какое. Была обнаружена группа людей, чьи прогнозы, хоть и не идеальные, были намного лучше прогнозов типичного предсказателя, которого можно было спокойно заменить шимпанзе, дать ему дротики и определять будущее по тому, куда эти дротики попадут. Более того: со временем их способности увеличивались – значит, дело было не в удаче. Тетлок, обычно избегающий гипербол, назвал таких людей «суперпредсказателями».

Получается, что скептики поторопились: в будущее все-таки можно заглянуть.

Что отличает суперпредсказателей? Глубокие знания по теме? Вовсе нет: прогнозы профессоров не были лучше прогнозов хорошо осведомленных любителей. Интеллект? Вряд ли – тогда у Ирвинга Фишера все было бы хорошо. Но все же есть несколько качеств, объединяющих более успешных предсказателей.

Во-первых – приятная новость для таких зануд, как я: эти люди прошли обучение, но обучение определенным навыкам. Всего лишь час занятий по основам статистики помогал людям делать более точные прогнозы, поскольку они узнавали, как на основе своего жизненного опыта сделать разумный вероятностный прогноз, к примеру: «вероятность того, что в следующие 10 лет президентом США станет женщина, составляет 25 %». Самым полезным оказался совет сосредоточить внимание на так называемых «базовых процентах»13.

Что это за проценты такие? Представьте себе такую ситуацию: вас пригласили на свадьбу, и вы сидите где-то на галерке рядом с пьяными однокашниками жениха или раздосадованным бывшим бойфрендом невесты. (Да, все настолько весело.) В какой-то момент, устав от бесконечных речей, вы с соседями начинаете обсуждать неприличный вопрос: а что будет дальше? Будет ли брак счастливым, или же молодожены обречены на развод?

Инстинкт советует нам подумать о самих молодоженах. В разгар романтичной свадьбы развод представить трудновато (хотя, если выпить виски вместе с бывшим бойфрендом невесты, розовые очки с вас наверняка спадут), но вы естественным образом задаетесь вопросами: насколько они счастливы и верны друг другу? Часто ли они ссорятся? Сколько раз они уже расходились и сходились? Иными словами, мы основываем свой прогноз на фактах, которые у нас под носом.

Но куда лучше взглянуть на ситуацию шире и ответить на простой вопрос[42]: каков в целом процент разводов? Это число и будет «базовым процентом». Если не знать базовый процент, то никакие сплетни вашего расстроенного соседа вам не помогут.

Известность базовый процент получил благодаря психологу Дэниелу Канеману, который ввел в обиход выражение «взгляд снаружи и взгляд изнутри». Взгляд изнутри – это взгляд на конкретный случай, к примеру, на эту пару. Взгляд снаружи предполагает изучение более широкой «категории сравнения». В данный случай этой категорией сравнения будут все супружеские пары. (Взгляд снаружи часто использует статистику, но это не обязательно.)

В идеале решения и прогнозы должны основываться и на взгляде снаружи, и на взгляде изнутри, или, иными словами, и на статистике, и на личном опыте. Начать лучше всего со статистического подхода, или взгляда снаружи, и уже затем корректировать его с учетом собственного опыта, а не наоборот. Если начать со взгляда изнутри, у вас не будет ни ориентиров, ни понимания масштаба, и велик риск получить результат в 10 раз больше или в 10 раз меньше истинного значения.

Во-вторых, важно запоминать свои ходы. Как показали предшественники Тетлока Фишхофф и Бейт, люди часто не могут запомнить, верными или неверными оказались их прогнозы, – хотя, казалось бы, чего уж легче.

В-третьих, суперпредсказатели часто обновляли свои прогнозы в соответствии с новой информацией, что говорит о том, как важно быть готовым к получению новых данных. Эта готовность к корректировке прогнозов связана со способностью делать более качественные прогнозы. Ведь суперпредсказатели оказались впереди всех не из-за того, что запоем читали новости и не знали, куда деть время, и, следовательно, после каждого нового выпуска новостей бежали исправлять свои прогнозы. Даже если бы правила турнира не позволяли менять прогноз, суперпредсказатели все равно бы победили.

А это подводит нас к четвертому и, пожалуй, самому главному качеству: суперпредсказатели – это люди, открытые новым идеям. Психологи таких людей называют «активно восприимчивыми мыслителями». Эти люди не цепляются за какую-то одну точку зрения, умеют менять взгляды, когда сталкиваются с новой информацией или новыми аргументами, а когда с ними кто-то не согласен, используют эту ситуацию как возможность научиться чему-то новому. «Для суперпредсказателей убеждения – не сокровища, которые надо охранять, а гипотезы, которые надо проверить, – писал Филипп Тетлок после завершения проекта. – Если бы меня попросили придумать слоган, обобщающий этот феномен, вот что я сказал бы – хотя это будет грубым упрощением».14

Возможно, для слогана даже эта фраза длинновата. Давайте скажем так: «суперпредсказатели – это люди, которые готовы изменить свое мнение».

Бедняга Ирвин Фишер свое мнение изменить не смог. Но были и те, кому это давалось легче. Удивительно, насколько иначе вел себя Джон Мейнард Кейнс, – несмотря на то, что у него с Фишером было много общего. Как и Фишер, Кейнс был крупным авторитетом в экономике. Как и Фишер, он был известным автором, часто выступал в роли обозревателя, дружил с могущественными политиками и отличался харизматичной речью. (Когда канадский дипломат Дуглас Лепан послушал речь Кейнса, он написал: «Я потрясен. Никогда еще мне не доводилось слышать такое прекрасное существо. Он точно одного с нами биологического вида – или, может быть, он принадлежит к другому роду?»15) И, подобно Фишеру, Кейнс был активным участником финансовых рынков. Он создал один из первых хедж-фондов, пробовал заниматься валютной спекуляцией и управлял крупным портфелем в интересах Королевского колледжа Кембриджского университета. Но судьба готовила ему кое-что иное. Сходства и различия между этими двумя людьми поучительны.

В отличии от Фишера, который добился успеха нелегким трудом, Кейнс был настоящим инсайдером. Школьное образование Кейнс получил в Итонском колледже – школе, выпустившей 20 премьер-министров, в том числе и самого первого. Как и отец, Кейнс был успешен в академических кругах: он стал стипендиатом Кингз-колледжа, лучшего колледжа в Кембриджском университете. Во время Первой мировой войны он управлял и государственным долгом Великобритании, и ее валютными резервами – а ведь ему едва исполнилось 30. Он был знаком со всеми. Премьер-министры обращались к нему за советами. Ему была известна вся подноготная британской экономики. Ему даже звонили из Банка Англии, чтобы предупредить о колебаниях процентной ставки.

Но как человек этот любимец британской элиты сильно отличался от своего американского коллеги. Он любил поесть как следует и предпочитал дорогие вина. Он играл в Монте-Карло. В личной жизни он напоминал скорее поп-звезду из 1970-х, чем экономиста из 1900-х годов: он женился на русской балерине Лидии Лопуховой. Шафером на их свадьбе был один из бывших друзей Кейнса.

Но этим его приключения не ограничивались. В 1918 году, к примеру, он работал в Казначействе Великобритании. Первая мировая шла полным ходом, а немцы подошли к Парижу и обстреливали его. Но Кейнс прослышал, что известный французский импрессионист Эдгар Дега собирается устроить в городе аукцион своей богатой коллекции картин величайших художников девятнадцатого века: Мане, Энгра и Делакруа.

И тогда Кейнс разработал совершенно безумный план. Прежде всего он убедил Казначейство, которое вот уже четыре года участвовало в самой на тот момент разрушительной войне, собрать 20 000 фунтов на покупку картин – в пересчете на сегодняшний курс это миллионы. В этом была своя логика – предложение в те дни превышало спрос – но нужно обладать недюжинным талантом, чтобы во время войны убедить Казначейство раскошелиться на французское искусство девятнадцатого века.

Затем, в сопровождении миноносцев и дирижабля, Кейнс пересек Ла-Манш и оказался во Франции. С ним был директор лондонской Национальной галереи, который, для сохранения инкогнито, приклеил себе фальшивые усы. За горизонтом громыхала немецкая артиллерия, а они спокойно пришли на аукцион и заполучили картины Дега. Национальная галерея приобрела 27 шедевров за сущие гроши. Кейнс и для себя купил парочку картин.

Затем Кейнс снова пересек Ла-Манш и, вымотанный после этой парижской авантюры, заявился к своей подруге Ванессе Белл и сказал, что у него там снаружи картина Сезанна – пусть кто-нибудь поможет занести ее внутрь. (Белл – сестра писательницы Вирджинии Вульф и возлюбленная бывшего любовника Кейнса Дункана Гранта; замужем, правда, она была за другим человеком… У друзей Кейнса были очень запутанные отношения.) Кейнс с покупкой не прогадал: сегодня хорошая картина Сезанна стоит больше, чем любое полотно, купленное Национальной галереей на том аукционе. Интересно, что бы об этой истории сказал Ирвинг Фишер.

По завершении войны Кейнс представлял Казначейство Великобритании на Парижской мирной конференции. (Результаты конференции показались ему отвратительными, и, как мы теперь понимаем, не зря.) Затем, поскольку курс валюты был и нефиксированным, и нестабильным, Кейнс создал то, что, по мнению ряда историков, было первым хедж-фондом, чтобы спекулировать на колебании валюты. Для этого он привлек средства богатых друзей и собственного отца, которого он решил «подбодрить» фразой: «Победа, поражение, какая разница – обожаю играть по-крупному!»

Сначала все шло хорошо: Кейнс заработал более 25 000 фунтов, даже больше, чем вытянул из Казначейства. Если вкратце, ставил он на то, что валютам Франции, Италии и Германии суждено пережить послевоенную инфляцию. И в целом он был прав. Но есть хорошая поговорка (которую часто, но без каких-либо оснований приписывают самому Кейнсу): «Рынок может заблуждаться дольше, чем вы – сохранять платежеспособность». В 1920 году, во время кратковременного прилива оптимизма по поводу будущего Германии, фонд Кейнса превратился в ничто. Но Кейнс не стал унывать, а опять пошел к инвесторам. «Сам я сейчас не могу рисковать своим капиталом, так как я истощил все ресурсы», – признавался Кейнс. Но таковы были его чары, что инвесторы согласились, и к 1922 году фонд снова приносил прибыль.

Один из следующих инвестиционных проектов Кейнса (их было несколько) касался портфеля Кингз-колледжа Кембриджского университета. Колледжу было пятьсот лет, и инвестировал он согласно старым добрым традициям. Из-за этого доходы он получал только от земельной ренты и консервативных инвестиций, вроде железнодорожных облигаций и правительственных ценных бумаг. В 1921 году вновь воспользовался своим красноречием и уговорил колледж изменить правила и дать ему полный контроль над значительной долей портфеля.

Кейнс придерживался стратегии «сверху вниз»: он собирался предсказывать подъемы и спады и в Соединенном королевстве, и за рубежом, и в соответствии с этим инвестировать в определенные акции и товары. Действовать он будет в разных секторах и странах – в зависимости от макроэкономической ситуации.

Казалось бы, прекрасный план. Кейнс был ведущим теоретиком экономики в стране. Он получал советы от Банка Англии. Если кто и мог предсказывать приливы и отливы британской экономики, то это был Джон Мейнард Кейнс.

Но выяснилось, что этого не мог никто.

Как и Фишер, Кейнс не сумел предвидеть великий крах 1929 года, но, в отличие от Фишера, он после этого встал на ноги. К концу своей жизни Кейнс был миллионером и пользовался прекрасной репутацией, не в последнюю очередь благодаря своей прозорливости в финансовых делах. А объясняется это просто: в отличие от Фишера, Кейнс сменил точку зрения и стратегию инвестирования.

У Кейнса было одно преимущество, которого не было у Фишера: в его карьере инвестора были болезненные неудачи. Да, в 1918 году он провернул блестящую сделку на аукционе, а в 1922 нажил немало денег благодаря валютным рынкам. Но в 1920 году он прогорел, а его хитроумный план управления портфелем Кингз-колледжа не увенчался успехом.

В 1920-х годах, из-за неудачных прогнозов подъемов и падений, он отстал от рынка в целом где-то на 20 %. Это не катастрофа, но все же знак, что что-то не тут не так.

Все это не помогло Кейнсу предугадать великий крах 1929 года, однако помогло правильно на этот крах отреагировать. Он и раньше задумывался о том, что его возможности как инвестора ограничены, и размышлял, не попробовать ли другой подход. Когда рынок рухнул, Кейнс просто пожал плечами и подстроился под ситуацию.

К началу 1930-х Кейнс и вовсе перестал прогнозировать экономический цикл. Величайший экономист планеты решил, что не сможет преуспеть в этом деле и получить прибыль. Удивительно, что человек, известный уверенностью в собственных силах, оказался способен на такое смирение. Но дело было в том, что Кейнс изучил факты и сделал то, чего обычно не делал: поменял точку зрения.

Его новая инвестиционная стратегия не предполагала провидческих способностей в макроэкономике. «Вместо этого, – объяснял Кейнс, – с течением времени мне все яснее, что лучший подход к инвестированию – вкладывать достаточно большие суммы в предприятия, о которых вы что-то знаете и руководству которых вы полностью доверяете». Забудьте об экономике. Просто найдите несколько приличных компаний, купите акций и не умничайте. Звучит знакомо? Этот подход – визитная карточка Уоррена Баффета, самого богатого инвестора на планете и почитателя Джона Мейнарда Кейнса.

Сегодня Кейнс заслуженно считается успешным инвестором. После первых неудачных лет в Кингз-колледже он смог встать на ноги. Недавно два финансовых экономиста, Дэвид Чемберс и Элрой Димсон, изучали операции Кейнса с портфелем Кингз-колледжа и выяснили, что работал он блестяще. Кейнс достигал высокой прибыли при умеренных рисках и на протяжении четверти века в среднем на 6 % в год опережал рынок в целом. А все потому, что он смог изменить точку зрения^17.

Казалось бы, все очевидно: если дела идут неважно, измените тактику. Почему же Ирвинг Фишер не сумел подстроиться под новые обстоятельства?

Как это ни парадоксально, первой причиной был его замечательный послужной список. К концу 1920-х он скопил немалое богатство, поскольку почти каждое его предприятие было успешным. Как инвестор он предугадал рост производительности в 1920-х и пришел к верному заключению, что рынок акций взлетит, и его инвестиции, сделанные с учетом этих прогнозов на заемные деньги, окупились сполна. В отличие от Кейнса, у Фишера практически не было повода считать, что он может и ошибиться. Как, наверное, тяжело ему было осознать истинные масштабы финансовой бойни. Велико было искушение отмахнуться от нее как от краткосрочного безумия, что Фишер и сделал.

Кейнс же после обвала рынка верно оценил и ситуацию, и собственные силы. Он и раньше сталкивался с падениями рынка и понимал, что значит терять огромные суммы. Он был подобно физику, которого предупредили, что исследования Роберта Милликена были не безупречными и что не стоит полагаться на его расчеты. Можно сделать и другое сравнение: он был как испытуемый, которому, прежде чем дать понюхать пробирку, сказали: «тут может быть и запах сыра, и запах подмышек, так что подумайте как следует».

Было у Фишера и другое слабое место. Он постоянно писал об инвестициях, и его репутация держалась на идее, что рынок стабильно растет. Прогнозы часто бывают туманными, так что подобные публичные заявления отличаются похвальной искренностью. Но, кроме того, они опасны. И дело было не в том, насколько конкретно пророчество: как мы видели, суперпредсказатели прилежно ведут учет своим пророчествам. А как иначе можно извлечь урок из ошибок? Причиной, по которой Фишеру было трудно изменить свою точку зрения, была его огромная известность.

В 1955 году психологи Мортон Дойч и Гарольд Джерард провели на эту тему эксперимент. Испытуемых студентов попросили оценить длину линий – этот эксперимент был вариацией эксперимента Соломона Аша, проведенного несколькими месяцами ранее, о котором мы говорили в шестой главе. Часть студентов не записали свой ответ. Другие написали ответ на планшете и потом его стерли. Остальные записали ответ несмываемым маркером. С появлением новой информации последние студенты, сделавшие подобное прилюдное заявление, с меньшей вероятностью изменяли свою точку зрения^18.

– Курт Левин отметил [этот эффект] в 1930-х, – говорит Филипп Тетлок. Левин был одним из создателей современной психологии. – Прилюдные заявления как бы «замораживают» вашу точку зрения. Так что, сказав что-то глупое, вы становитесь чуточку глупее. Вам сложнее себя исправить^19.

А уж что было прилюдным, так это комментарии Фишера. За две недели до начала обвала на Уолл-Стрит «The New York Times» сообщала, что, по мнению Фишера, «акции достигли высокого уровня и, видимо, будут и дальше оставаться на том же уровне». Такое назад не возьмешь.

Третья, самая, пожалуй, серьезная проблема Фишера заключалась в том, что он верил: будущее познаваемо. Он писал, что «мудрый делец все время прогнозирует». Может, и так. Но вот что о долгосрочных прогнозах писал Джон Мейнард Кейнс: «В этих вопросах не существует научной базы, на основании которой можно хоть как-нибудь исчислить вероятность. Мы попросту не знаем».

Как человек, который определил правильной угол выворотности при ходьбе, восхищался тем, как точно можно оценить «обогревательную мощность» одежды и подсчитал, как сухой закон повлияет на продуктивность, Фишер верил: если у ученого есть достаточно мощная статистическая линза, перед ним нет никаких преград.

Статистическая линза, и правда, инструмент мощный, но, надеюсь, мне удалось вас убедить, что при помощи одних чисел ни в одной проблеме не разберешься.

Бедняга Ирвинг Фишер гордился своей логикой и умом. Он поддерживал реформу образования и доказанные плюсы вегетарианства, а также изучал «богатство как науку». И все-таки именно его история стала примером финансового поражения.

Фишер продолжал и мыслить, и работать. Он с проницательностью объяснил, почему Великая депрессия достигла таких масштабов, и даже занялся таким болезненным вопросом, как влияние долга на экономику. Но, хотя его экономические идеи и сегодня пользуются авторитетом, сам Фишер стал маргиналом. Он был по уши в долгу и перед налоговой, и перед брокерами. Последние свои годы овдовевший Фишер жил один-одинешенек в самых скромных условиях. Он стал отличной мишенью мошенников, потому что все хотел найти способ вернуть былое богатство. Особняка уже не было и в помине. Банкротства (а может, и тюрьмы) он избежал лишь благодаря сестре своей покойной жены, которая оплатила его долги на десятки миллионов долларов в переводе на сегодняшние деньги. Это был благородный поступок, но гордый профессор Фишер не мог не чувствовать унижения.

Историк экономики Сильвия Насар писала, что Фишера «подвели оптимизм, чрезмерная уверенность в собственных силах и упрямство»20. Кейнс тоже отличался уверенностью, но, помимо этого, он на горьком опыте убедился, что есть в мире вещи, логике неподвластные. Помните, что он сказал отцу? «Обожаю играть по-крупному». Как заядлый игрок, он понимал, что инвестирование – игра увлекательная, но все равно это игра, и, если вам выпало неудачное число, не стоит принимать это слишком близко к сердцу. Когда в начале карьеры Кейнс увидел, что его идеи не работают, он просто стал пробовать другие. Кейнс смог изменить свою точку зрения, а Фишеру, к сожалению, этого не удалось.

Фишер и Кейнс умерли вскоре после конца Второй мировой войны с разницей всего в несколько месяцев. В раздавленном Фишере нельзя было признать любимца публики. Кейнс же был самым знаменитым экономистом на планете, недавно, в ходе Бреттон-Вудской конференции 1944 года, создавшим Всемирный банк, Международный валютный фонд и определившим финансовую систему всего мира.

В конце своей жизни Кейнс отметил, что у него есть «одно лишь сожаление – слишком мало пил шампанского». Но гораздо известнее другая фраза. Ее он, скорее всего, никогда не произносил, но жил все равно согласно этому принципу: «Когда доступная мне информация меняется, я изменяю свои выводы. А как насчет вас, сэр?»

Ирвинг Фишер, к сожалению, так и не выучил этого урока.

Фишер и Кейнс одинаково компетентны в своем деле, и доступные им статистические данные не отличались – часть этих данных они же и собирали. Как и в случае с Абрахамом Бредиусом, которого так жестоко провел фальшивщик Хан ван Мегерен, их участь зависела не от уровня компетентности, а от эмоций.

В этой книге я показал, что правильно собранные и проанализированные данные помогают нам познать мир. Но показал я и другое: что часто наши заблуждения объясняются не нехваткой информации, а нежеланием признать эту информацию за истину. Для Ирвинга Фишера и для многих других это нежелание проистекает из нежелания смириться с изменениями в мире.

Один из соперников Фишера Роджер Бабсон, который тоже занимался прогнозированием деловой активности, сочувственно объяснял, что, хотя Фишер был «одним из величайших экономистов нашего времени и в высшей степени полезным и альтруистичным гражданином», в прогнозировании он потерпел неудачу, так как полагал, что «миром правят числа, а не чувства»21.

Надеюсь, я смог вас убедить, что миром правят и те и другие.

Золотое правило

Сохраняйте любознательность

Не могу представить ничего, что публика не сумела бы понять. Главная задача – заинтересовать ее, тогда она поймет все на свете.

Орсон Уэллс^1

В этой книге я изложил 10 заповедей статистики.

Во-первых, нужно уметь остановиться и определить, какую эмоциональную реакцию вызывает у нас то или иное заявление, а не принимать или отвергать это заявление на основе этой эмоциональной реакции.

Во-вторых, нужно совмещать статистический подход «с высоты птичьего полета» и «взгляд червячка», основанный на нашем собственном опыте.

В-третьих, нужно обращать внимание, как обозначаются полученные нами данные, и спрашивать себя: понимаю ли я, что стоит за этими обозначениями?

В-четвертых, нам необходимы сравнения и контекст, чтобы понять, как то или иное заявление согласуется с другими.

В-пятых, нужно определить источник статистических данных и понять, все ли данные были учтены.

В-шестых, стоит задаться вопросом: какую группу людей не учли в ходе исследования и как в противном случае изменились бы выводы.

В-седьмых, не надо бояться задавать неудобные вопросы об алгоритмах и больших данных, на которых они основаны, ведь доверять можно только доступным вам данным.

В-восьмых, следует не забывать об официальной статистике, которая служит «краеугольным камнем», – и о том, что среди тех, кто ее охраняет, есть настоящие герои.

В-девятых, если нам показывают красивый график или диаграмму, нужно спросить, что стоит за картинкой.

В-десятых, нужно быть готовым поменять свое мнение, спрашивать себя, в чем мы, возможно, заблуждаемся и не изменились ли факты.

Я понимаю, что 10 заповедей – заезженный прием. И, в сущности, это не заповеди, а надежные методы и ментальные привычки, которые я постепенно приобрел. Попробуйте применить их, когда вам встретится какое-нибудь особо интересное статистическое утверждение. Разумеется, я не рассчитываю, что вы будете проверять каждое утверждение из СМИ по этим 10 пунктам, – все мы люди занятые. Но все же они могут пригодиться, чтобы составить предварительное впечатление об источнике новостей. Приводятся ли определения терминов, дается ли контекст, оцениваются ли источники? Чем меньше журналист следует этим правилам, тем больше у вас должно быть причин для беспокойства.

Но все же 10 правил – это немало, как их все запомнишь? Можно их упростить. У всех этих советов есть общая мысль, или, если хотите, золотое правило:

Сохраняйте любознательность.

Копайте глубже и задавайте вопросы. Это требует усилий, но вы справитесь. В начале книги я умолял вас не отбрасывать теорию о том, что статистика помогает нам познать мир, и не соблазняться недоверием и цинизмом Дарелла Хаффа и ему подобных. Я уверен, что нужно сохранять веру в то, что числа могут ответить на важные вопросы. Мы с коллегами на «Более-менее» стараемся завоевать доверие наших слушателей, чтобы они понимали: если бы они самостоятельно расследовали ту или иную проблему, они пришли бы к тем же выводам. Но, конечно, мы надеемся, что они сохранят любознательность и не будут безоговорочно принимать на веру все, что мы скажем. Nullius in verba. Доверие должно идти рука об руку с пытливостью.

Философ Онора О’Нил однажды заметила: «Доверие оправданно, когда человек не слепо верит во что-то, а когда он это активно исследует»2. Совершенно согласен. Если мы хотим, чтобы окружающий мир был достоин нашего доверия, нужно проявить к нему интерес и задать несколько простых вопросов. Надеюсь, вы убедились, что вопросы эти вполне конкретные и не требуют специальных знаний. Это то, что спросил бы любой любознательный, думающий человек. И, несмотря на всю неразбериху, которая творится сейчас в мире, ответы на такие вопросы найти нетрудно.

Любознательность на самом деле – удивительно мощная штука.

Лет 10 тому назад исследователь Йельского университета Дэн Кахан показал студентам запись протеста у неустановленного здания. Одним сказали, что это борцы с абортами протестуют у женской консультации. Другим сказали, что это митинг за права геев у здания военкомата. Студентам задали ряд вопросов о происходящем. Мирный ли это протест? Проявляют ли протестующие агрессию по отношению к прохожим? Кричат ли они? Заграждают ли они вход в здание?

Ответы зависели от политических взглядов студентов. Консерваторы, которые думали, что смотрят запись демонстрации против абортов, ничего предосудительного не заметили: ни оскорблений, ни агрессии, ни препятствованию входу в здание. К тому же выводу пришли и левые студенты, которые думали, что им показывают митинг за права геев: протестующие вели себя сдержанно и с достоинством.

Но студенты-правые, которые считали, что смотрят запись митинга за права геев, пришли к совершенно иному заключению – как и студенты-левые, полагавшие, что им показывают протест против абортов. И те и другие заключили, что протестующие вели себя агрессивно, угрожали и мешали людям пройти^3.

Кахан изучал ту самую проблему, с которой мы столкнулись в первой главе: наше политическое и культурное самовосприятие – то есть желание принадлежать к сообществу похожих, верно мыслящих людей – может, если речь идет об особенно острых вопросах, привести нас к тем выводам, к которым мы сами хотим прийти. Увы, такие «удобные» заключения мы делаем не только на основе сложных статистических выкладок на темы вроде климатических изменений, но и на основе того, что мы видим собственными глазами[43].

И, как мы уже видели, компетентность не защищает от такой предубежденной логики: по вопросам климатических изменений научно подкованные республиканцы и демократы отстоят друг от друга дальше, чем их менее сведущие однопартийцы. Тот же печальный эффект можно наблюдать в вопросах от ядерной энергии до контроля над огнестрельным оружием и добычи сланцевого газа: чем больше соперники знают о науке, тем больше их разногласия. То же верно и каcательно опыта работы с количественными данными. Как отмечает Кахан, «чем выше квалификация, тем острее поляризация».

Понятно, почему Кахан, чьи долгие поиски лекарства от слепой приверженности своей группе не увенчались успехом, разочаровался в людях^45. Однако несколько лет назад Кахан и его коллеги неожиданно наткнулись на черту характера, которая есть не у всех, но которую всякий может в себе развить. Это, по сути, прививка против губительной поляризации. Эта черта не подведет даже в тех вопросах, где и интеллект, и образование бессильны против политического шума и межусобиц.

Если вам не терпится поскорее узнать, что же это за черта – мои поздравления. Возможно, она у вас уже есть.

Любознательность – вот средство против беспощадной закономерности искажений. Если быть точнее, то, по Кахану, это «научная любознательность». Это не то же самое, что научные знания, хотя, безусловно, с ними связано: ведь есть любознательные люди, которые мало что знают про науку (по крайней мере, пока), и люди с огромным багажом знаний, которых совсем не тянет узнать что-то новое.

Научно-любознательные республиканцы в своих убеждениях на проблемные темы не отстоят дальше от демократов, – даже наоборот, они чуть к ним ближе. Важно не переоценивать этот эффект. Любознательные республиканцы и демократы все равно придерживаются разных взглядов на такие вопросы, как климатические изменения, но, чем больше их любознательность, тем чаще они приходят к одному результату в том или ином вопросе – назовем его «доказательно обоснованным взглядом». Или, другими словами, чем любопытнее люди, тем меньшую роль играет их принадлежность к определенной группе. (Политические взгляды и научная любознательность – явления мало связанные. Любознательными бывают люди самых разных политических взглядов – и это замечательно.)

Хотя это открытие удивило Кахана, его легко объяснить. Как мы видели, одна из самых мощных преград на пути к изменению точки зрения состоит в том, что мы мастера отфильтровывать или отбрасывать неприятную нам информацию. Но человек любознательный любит удивляться и жаждет неожиданной информации. Удивительную информацию такой человек отфильтровывать не будет – слишком она интригует.

Чтобы понять, научно-любознательный перед ними человек или нет, Кахан и его коллеги задавали ему ряд простых вопросов. Чтобы человек не догадался, что измеряется его любознательность, эти вопросы были запрятаны в маркетинговый опрос. Вот, например, один из таких вопросов: «Как часто вы читаете книги по науке?» Научно-любознательным людям интереснее посмотреть документалку о космических перелетах или пингвинах, чем баскетбольный матч или шоу про звезд. Помимо того, что эти люди иначе ответили на заданные вопросы, они и в лаборатории психологов показали другие результаты. В одном эксперименте участникам показывали несколько заголовков статей про климатические изменения и просили выбрать «самую интересную» статью. Заголовков было четыре. Два заголовка говорили о том, что автор скептически относится к климатическим изменениям, а другие два – нет. Два заголовка были рассчитаны удивить читателя, а другие два – нет:

1. «Ученые обнаружили новые доказательства того, что климатическое потепление в последнее десятилетие замедлилось» (скептицизм без удивления).

2. «Ученые сообщают неожиданные данные: лед в Арктике тает быстрее, чем ожидалось» (удивление без скептицизма).

3. «Ученые сообщают неожиданные данные: льда в Арктике становится больше, он не связан с повышением уровня мирового океана» (скептицизм и удивление).

4. «Ученые обнаружили новые доказательства того, что экстремальная погода связана с глобальным потеплением» (ни удивления, ни скептицизма).

Обычно люди выбирали статью, которая соответствовала их предубеждениям: демократы предпочитали заголовок, в котором глобальное потепление подавалось как реальная проблема, тогда как республиканцы предпочитали что-то более скептическое. Но научно-любопытные люди – и республиканцы, и демократы – вели себя иначе. Им интересно было прочесть статью, которая шла вразрез с их мнением – главное, чтобы она была свежей и неожиданной. А уж если начнешь читать статью, есть вероятность узнать что-то новое.

Удивительное статистическое заявление бросает вызов нашей сложившейся картине мира. Оно может вызвать эмоциональную реакцию, в том числе и страх. Нейробиологи полагают, что на факты, которые угрожают нашим предубеждениям, мозг реагирует с той же тревогой, что и на диких зверей, которые угрожают нашей жизни^6. Но человек любознательный к удивительному заявлению может отнестись не как к поводу для беспокойства, а как к загадке или к захватывающей тайне.

Если вы сами отличаетесь любознательностью, то, возможно, у вас есть пара вопросов. Когда я встретился с Дэном Каханом, самым неотложным вопросом был следующий: можно ли развить любознательность? Можно ли самому стать более любознательным и вдохновить на это других?

Есть причины полагать, что да, это возможно. По словам Кахана, одна из этих причин – тот факт, что его измерения любознательности говорят о том, что любознательность теоретически может улучшаться постепенными приращениями. Измерив научную любознательность, вы не получите шкалу с кучей невероятно нелюбознательных людей на одном конце, кучей ненасытных любознательных людей на другой и зияющей пустотой посередине. Напротив: любознательность можно представить как колоколообразную кривую. Большинство людей обладают либо средним уровнем любознательности, либо средним уровнем нелюбознательности. Это не доказательство того, что любопытство можно воспитать – возможно, «колокол» не поддается никаким изменениям. Но у нас хотя бы есть надежда, что любознательность можно хотя бы чуть-чуть увеличить, ведь чтобы стать ближе к верхнему концу шкалы, не нужно совершать никаких невероятных рывков.

Вторая причина заключается в том, что любознательность часто обусловлена ситуацией. В определенных условиях в каждом из нас зажжется искра любознательности[44]. Вообще, некоторые психологи были удивлены, когда Кахан объявил, что уровень научной любознательности человека сохраняется с течением времени, – до этого полагали, и не без оснований, что не бывает любознательных людей, а бывают лишь ситуации, пробуждающие любознательность. Но, похоже, люди могут быть в целом любознательны или в целом нелюбознательны. Это не означает, что конкретная ситуация не может разжечь или притупить любознательность. В разное время и в отношении разных вещей все мы испытываем любознательность и нелюбознательность.

Одна из ситуаций, пробуждающих любопытство, – это когда вы понимаете, что в вашем знании есть пробел, и вы хотите его заполнить. Специалист по поведенческой экономике Джордж Левенштейн создал на основе этой идеи так называемую «теорию информационного пробела». Он объясняет это так: любознательность просыпается, когда есть пробел «между тем, что мы знаем, и тем, что мы хотим знать». Для этого нужна золотая середина: если вы ничего не знаете, то не станете задавать вопросов, а если все знаете, то и подавно. Любознательность просыпается, когда мы знаем достаточно, чтобы осознать, что мы чего-то не знаем.

Увы, зачастую мы даже не думаем о том, чего не знаем. Психологи Леонид Розенблит и Фрэнк Кейл провели один замечательный эксперимент. Испытуемых попросили сделать простую вещь: просмотреть список привычных предметов, таких как унитаз, застежка-молния и велосипед, и оценить свое понимание каждого предмета по шкале от одного до семи^78.

После того как испытуемые записали свои оценки, выяснилось, что они в ужасной ловушке: исследователи попросили их рассказать поподробнее. Вот вам бумага и ручка, будьте добры, напишите, как именно работает унитаз. Чем больше деталей, тем лучше. Можно со схемами.

Оказалось, что это куда сложнее сделать, чем можно было предположить. Все застопорилось: люди не могли толком объяснить, как работают привычные устройства. Им казалось, что нужные детали сами собой вспомнятся, но этого не случилось. Справедливости ради надо сказать, что большинство испытуемых поняли, что сами себя обманывали. Они думали, что знают, как работают молнии и унитазы, но, когда их попросили рассказать об этом подробнее, поняли, что совершенно не в курсе, как эти устройства работают. Когда им предложили скорректировать первоначальные баллы, они их сбавили, признав, таким образом, что переоценили свои знания.

Розенблит и Кейл называют это «иллюзией глубины понимания».

Иллюзия глубины понимания – это западня и смертельный враг любознательности.

Если я и так уже все понимаю, зачем идти глубже? Зачем задавать вопросы? Удивительно, какой хрупкой оказалась первоначальная уверенность в своем понимании информации – чтобы его уничтожить, достаточно было лишь заставить их подумать о пробелах в собственных знаниях. А пробелы в знаниях, по мнению Левенштейна, разжигают любопытство.

Одними молниями и унитазами дело не ограничивается. Другие исследователи, под предводительством Филиппа Фернбаха и Стивена Сломана, авторов «Иллюзии знания», создали по мотивам эксперимента Розенблита и Кейла другой. Испытуемых спрашивали о таких политических мерах, как система ограничения и торговли углеродными выбросами, фиксированный налог или предложение односторонних санкций против Ирана. Важно, что исследователей не интересовало, кто был за, а кто против, и по какой причине – ранее было доказано, что подобные вопросы заставляют испытуемых задуматься над проблемой всерьез. Вместо этого Фернбах и компания просили их сделать то же самое, что и в эксперименте с унитазом: пожалуйста, оцените свое понимание по шкале от одного до семи. И та же бессовестная ловушка: пожалуйста, расскажите поподробнее. Что же это за штука такая, односторонние санкции, и как именно устроен фиксированный налог? И результаты были точно такими же. Испытуемые говорили, что понимают все это неплохо, но иллюзия разбивалась, как только их просили объяснить детали: похоже, они вообще не в курсе, как это работает^9.

Но куда удивительнее вот что: когда ослабевали иллюзии, ослабевала и поляризация по политическим вопросам. Люди, которые изначально описывали своих политических противников как злодеев и готовы были лезть на баррикаду, чтобы защитить свою точку зрения, становились куда менее напористыми после того, как их вынуждали признать, что они и сами-то как следует не разбираются в том, о чем ратуют. Эксперимент влиял и на слово, и на дело: выяснилось, что после него люди с меньшей вероятностью будут жертвовать средства лоббистским группам и прочим организациям, чью позицию они в прошлом разделяли^10.

Чудесное открытие, правда?

В мире, где столько людей разделяют крайние взгляды и уверены в них так, что хоть сейчас в бой, можно приуменьшить раздутую уверенность и смягчить политические воззрения, всего лишь попросив их объяснить поподробнее.

В следующий раз, когда вы попадете в горячий спор о политике, попробуйте не требовать от противника доказательств своей позиции, а попросите ее объяснить. Он, значит, хочет ввести гарантированный базовый доход, или фиксированный налог, или систему иммиграции, основанную на баллах, или всеобщее медицинское страхование. Как интересно. А что, собственно говоря, он под этим подразумевает? Возможно, в попытках объяснить это ваш противник узнает что-то новое – да и вы, может быть, тоже. И не исключено, что и вы, и он обнаружите, что переоценивали и свои знания, и свои разногласия.

Чтобы понять, как работает унитаз, и разобраться в системе ограничения углеродных выбросов, нужно приложить немало усилий. Как же к этому кого-то подтолкнуть? Можно поставить его в неловкое положение, попросив его рассказать поподробнее – как будто бы без всякой задней мысли. Но есть более гуманный метод. Как сказал Орсон Уэллс, если людей заинтересовать, они поймут все на свете.

А как же их заинтересовать? Это вопрос не новый, и решить его можно. Писатели, драматурги и комики решают его с тех пор, как появились романы, пьесы и шутки. Вот что им удалось узнать: люди любят загадки и занимательные сюжеты, тянутся к персонажам, которым можно сопереживать, и обожают смеяться. И, согласно научным данным, Орсон Уэллс был совершенно прав. К примеру, эксперименты, в которых испытуемым давали читать тексты с сюжетом и без, показывают, что тексты с сюжетом люди читают в два раза быстрее, а информации из них запоминают в два раза больше^11.

Что же касается смеха, то вот вам история о том, как комик Стивен Кольбер учил своих зрителей гражданскому праву. Сейчас он ведущий «Позднего шоу со Стивеном Кольбером», а до этого вел «Отчет Кольбера», где выступал в роли хвастливого комментатора из правых[45]. В марте 2011 года Кольбер затеял многосерийный проект, в ходе которого обсуждалась роль денег в политике США. Он решил создать Комитет политической активности (КПА) и собрать средства на случай, если решит избираться в президенты. «И ежу понятно, что мне нужен КПА, но я не знаю, как они работают», – объяснял он дружелюбному собеседнику-эксперту.

В ходе следующих нескольких серий Кольберу объяснили, как устроены КПА, а также супер-КПА и налоговая льгота 501(c)(4). Он узнал, от кого может получать пожертвования, в каком объеме, в каких целях и с каким уровнем прозрачности. Выяснилось, что при определенном раскладе средства можно собирать в почти что неограниченных объемах, почти что на любую цель и почти без необходимости об этом отчитываться. «Очевидно, налоговая льгота 501(с)(4) вызвала невиданное, неуловимое, непрозрачное цунами, которое затопит все и вся в ходе следующих выборов», – размышлял Кольбер. – «Как глупо было с моей стороны этим не воспользоваться».

Кольбер узнал, как распустить свой фонд, а деньги оставить себе, причем так, чтобы налоговая об этом не узнала. Возвращаясь к этой теме и делая вид, что ищет советов, как выгоднее всего злоупотребить правилами проведения выборов, Кольбер сумел объяснить финансовую подоплеку предвыборных кампаний так, как не сумел бы ни один репортер.

Но стали ли зрители лучше разбираться в этой теме? Похоже на то. Команда под руководством Кэтлин Холл Джэймисон (которая помогала Дэну Кахану исследовать научную любознательность) использовала передачу, чтобы узнать, как смех влияет на процесс познания. Выяснилось, что просмотр «Отчета Кольбера» коррелирует с более глубоким знанием о комитетах политической активности и о налоговых льготах, об их работе и ограничениях. Газеты и радиошоу тоже были небесполезны, но эффект «Отчета Кольбера» был намного сильнее. Смотря шоу Кольбера раз в неделю, люди могли узнать о финансовой стороне президентских кампаний столько же, сколько и читая газету четыре раза в неделю или получив дополнительные пять лет образования.

Разумеется, это говорит о корреляции, а не о причинно-следственной связи. Не исключено, что люди, которые и раньше интересовались КПА, включали шоу Кольбера именно для того, чтобы послушать, как он над этими комитетами острит. Не исключено также, что знатоки политики тоже подкованы в этом вопросе и тоже хотят послушать шутки Кольбера. Но мне кажется, что передача все же повлияла на уровень понимания темы, поскольку Кольбер разбирал ее во всех деталях. А сотни людей стали постоянными зрителями Кольбера, поскольку он их смешил.

Похожий трюк можно провернуть даже тем, кто не является одним из популярнейших американских комиков. Подкаст на радиоканале «NPR» под названием «Планета денег» объяснял устройство мировой экономики путем дизайна, производства и импорта нескольких тысяч футболок. Благодаря этому получился многосерийный сюжет, в котором освещалось выращивание хлопка, роль автоматизации в текстильной промышленности, вторичная жизнь пожертвованных американцами футболок в Африке, логистика транспортного дела, а также странные детали – вроде факта, что мужские футболки, произведенные в Бангладеше, облагаются пошлиной в 16,5 %, а женские футболки из Колумбии никакой пошлиной не облагаются^1213.

Эти две программы пробуждают в людях любознательность – и хорошо бы, чтобы они стали образцом эффективной передачи информации. Вопрос вроде «как деньги влияют на политику?» вряд ли вызовет особый интерес. Другое дело – вопрос в духе «если я захочу избираться в президенты, как собрать кучу денег, но чтобы было поменьше ограничений и никаких проверок?»

Людям, чья профессия заключается в передаче информации, нельзя ограничиваться проверкой фактов и сбором статистики. И статистика, и проверка фактов – вещи необходимые, но если вы и правда хотите помочь людям разобраться в сложных вопросах, нужно пробудить их любознательность – тогда они точно разберутся[46].

Работая в программе BBC «Более-менее», я убедился в этом на собственном опыте. Преданные слушатели называют нас «разрушителями мифов», но, по-моему, наибольшую пользу мы приносим, не разоблачая фальшивки, а проливая свет на истину. Вооружившись надежными данными, мы исследуем мир вокруг нас – и хотим, чтобы к нам присоединились и другие. Фальшивки – предмет интересный, но истина – куда интереснее.

После референдума 2016 года, когда мои соотечественники решили, что Великобритания покинет Европейский союз, экономисты занялись самоанализом.

Большинство моих коллег считали, что уходить из ЕС не стоит: это дорого и трудно, а всех обещанных плодов явно не принесет и не решит самых насущных проблем в стране. Но здесь вспоминается известный лозунг: «Нашим людям хватило экспертов»[47]. Мнением экономистов интересовались немногие, и профессиональные экономисты хотели понять, где же мы просчитались и как избежать этой ошибки в будущем, – желание, достойное уважения.

Позже, на конференции о «профессии и обществе», влиятельные британские экономисты размышляли над этой проблемой и обсуждали различные решения. Согласно одному анализу, нужно быть разговорчивее и неформальнее на Twitter. Многие считали, что нам следует выражаться понятнее и без профессионального жаргона – разумное предложение.

Но я предлагал несколько иной вариант. Я сказал, что работать нам приходится в мире, четко поделенном на политические лагеря. Оппоненты будут оспаривать почти каждое наше заявление. Экономисты занимаются проблемными вопросами: неравенством, налогами, государственными расходами, климатическими изменениями, торговлей, иммиграцией и, разумеется, Брекситом. В такой неспокойной атмосфере то, что вы говорите медленно и доступным для всех языком, не сильно поможет. Чтобы объяснить сложные вещи, нужно зажечь в людях любознательность, даже, может быть, изумление. В конце концов, великие популяризаторы науки, такие как Стивен Хокинг и Дэвид Аттенборо, привлекают не тем, что говорят ясно и четко. Они разжигают в нас любознательность, и мы горим желанием узнать новое. Если мы, экономисты, хотим, чтобы люди понимали экономику, нам нужно сначала их заинтересовать.

Это верно не только для экономистов, но и для ученых-естественников, социологов, историков, статистиков и любого, кто хочет объяснить людям что-то сложное.

Неважно, о чем вы говорите: о происхождении черных дыр или об истоках движения «Жизни темнокожих имеют значение», о возможности предвидения или о необходимости пререгистрации, – важны детали. Если их правильно подать, люди не останутся равнодушными.

Изумите нас, – вот мой совет таким же, как и я, любителям объяснять сложные вещи. Зажгите в нас огонек любознательности и подкиньте туда в качестве топлива проверенные временем методы (повествование, герой, интрига, юмор). Но не будем полагаться только на журналистов, ученых и популяризаторов. Наша любознательность зависит и от нас самих. Как говорят, «скучно только тем, кто скучный». Если активно интересоваться миром, он окажется куда интереснее.

«Лекарство от скуки – любознательность», – гласит старая пословица. «Лекарства от любознательности не существует»1415. Именно так: если начать рассматривать то, что не лежит на поверхности, признавать, что в нашем знании есть пробелы, и относиться к любому вопросу как к ступеньке к новому, лучшему вопросу, вы обнаружите, что любознательность входит в привычку.

Иногда нужно мыслить как Дарелл Хафф. Есть ситуации, когда не помешают придирчивость, несговорчивость и скепсис, когда вы спрашиваете: «Так в чем же фокус? Почему этот бессовестный обманщик мне лжет?»16

Когда вам сообщают неожиданные статистические данные, процесс познания может начаться с «Не верю». Но ограничиваться этим подходом – леность, да и радости в этом мало.

И я надеюсь, что вы им ограничиваться не будете. Я надеюсь, что вы убедились в том, что следует поощрять и любознательность, основанную на тяге к новому, и ту въедливую любознательность, которая заставила Остина Брэдфорда Хилла и Ричарда Долла задаться вопросом, почему столько людей умирают от рака легких и не замешаны ли в этом сигареты.

Чтобы понять, как устроен мир, нужно задавать вопросы – искренне и без предвзятости. Попробуйте – может, вам так понравится, что вы не сможете остановиться.

Примечания

Вступление. Как лгать при помощи статистики

1 Umberto Eco, Serendipities: Language and Lunacy, London: Hachette, 2015.

2 Robert Matthews, ‘Storks Deliver Babies (p = 0.008)’, Teaching Statistics, 22(2), June 2000, 36–8, http://dx.doi.org/10.1111/1467-9639.00013. В социальных науках обычно считается, что связь «статистически значимая», если p = 0,05, то есть если бы вообще никакой связи не было, то закономерность, как минимум столь же ясная, как и та, которую мы исследуем, была замечена бы лишь в одном случае из 20. В статье про аистов p = 0,08, то есть если аисты и рождаемость никак не связаны, то закономерность, как минимум столь же ясная, как и та, которую мы исследуем, была бы замечена лишь в одном случае из 125. Я считаю, что подобные тесты на статистическую значимость лучше не использовать, но не будем в это углубляться.

3 Conrad Keating, Smoking Kills, Oxford: Signal Books, 2009, p. 15.

4 Science Museum, Sir Austin Bradford Hill, http://broughttolife. sciencemuseum.org.uk/broughttolife/people/austinhill; Peter Armitage, ‘Obituary: Sir Austin Bradford Hill, 1897–1991’, Journal of the Royal Statistical Society, Series A (Statistics in Society), 154(3), 1991, 482–4, www.jstor.org/stable/2983156

5 Keating, Smoking Kills, pp. 85–90.

6 6 Ibid., p.113.

7 John P.A. Ioannidis, ‘A fiasco in the making?’ Stat, 17 March 2020, https:// www.statnews.com/2020/03/17/a-fiasco-in-the-making-as-the-coronavirus- pandemic-takes-hold-we-are-making-decisions-without-reliable-data/. Demetri Sevastopulo and Hannah Kuchler, ‘Donald Trump’s chaotic coronavirus crisis’, Financial Times, 27 March 2020, https://www.ft.com/ content/80aa0b58-7010-11ea-9bca-bf503995cd6f

8 ‘Taiwan says WHO failed to act on coronavirus transmission warning’, Financial Times, 20 March 2020, https://www.ft.com/ content/2a70a02a-644a-11ea-a6cd-df28cc3c6a68.

9 David Card, ‘Origins of the Unemployment Rate: The Lasting Legacy of Measurement without Theory’, UC Berkeley and NBER Working.

10 Paper, February 2011, http://davidcard.berkeley.edu/papers/origins-of- unemployment.pdf.

11 Naomi Oreskes and Eric Conway, Merchants of Doubt, London: Bloomsbury, 2010, Chapter 1; and Robert Proctor, Golden Holocaust, Berkeley and Los Angeles: University of California Press, 2011.

12 Smoking And Health Proposal, Brown and Williamson internal memo, 1969 https://www.industrydocuments.ucsf.edu/tobacco/docs/#id=psdw0147.

13 Kari Edwards and Edward Smith, ‘A Disconfirmation Bias in the Evaluation of Arguments’, Journal of Personality and Social Psychology, 71(1), 1996, 5–24.

14 Oreskes and Conway, Merchants of Doubt.

15 Michael Lewis, ‘Has Anyone Seen the President?’, Bloomberg, 9 February 2018, https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2018-02-09/has-anyone-seen-the-president Brendan Nyhan, ‘Why Fears of Fake News Are Overhyped’, Medium, 4 February 2019; and Gillian Tett, ‘The Kids Are Alright: The Truth About Fake News’, Financial Times, 6 February 2019, https://www.ft.com/content/ d8f43574-29a1-11e9-a5ab-ff8ef2b976c7?desktop=true&segmentId=7c8f09b9- 9b61-4fbb-9430-9208a9e233c8; https://www.sciencemediacentre.org/expert-reaction-to-who-director- generals-comments-that-3-4-of-reported-covid-19-cases-have-died-globally/CQ Quarterly; https://library.cqpress.com/cqalmanac/document.php?id=cqal65-1259268; and Alex Reinhart, ‘Huff and Puff’, Significance, 11 (4), 2014.

16 Andrew Gelman, ‘Statistics for Cigarette Sellers’, Chance, 25(3), 2012; Reinhart, ‘Huff and Puff’.

17 «Как лгать при помощи статистики о курении» хранится в Библиотеке документов табачной промышленности. Алекс Рейнхарт собрал в одно целое рукопись и связанные с ней документы: Reinhart, ‘The History of «How To Lie With Smoking Statistics»’, https://www.refsmmat.com/articles/smoking-statistics.html.

18 Suzana Herculano-Houzel, ‘What is so special about the human brain?’, talk at TED.com given in 2013: https://www.ted.com/talks/suzana_herculano_houzel_what_is_so_special_about_the_human_brain/ transcript?ga_source=embed&ga_medium=embed&ga_campaign=embedT.

19 Про телескоп Галилео: https://thonyc.wordpress.com/2012/08/23/refusing-to-look/; а также https://www.wired.com/2008/10/how-the-telesco/ и здесь https://thekindlyones.org/2010/10/13/ refusing-to-look-through-galileos-telescope/

Правило первое. Прислушайтесь к голосу сердца

1 Фильм известен также как «Звездные войны: Эпизод V», сценаристы Ли Брэкетт и Лоренс Кесден.

2 Об истории с ван Мегереном см.: John Godley, The Master Forger, London: Home and Van Thal, 1951; а также Van Meegeren: A Case History, London: Nelson, 1967; Noah Charney, The Art of Forgery: The Minds, Motives and Methods of Master Forgers, London: Phaidon, 2015; Frank Wynne, I Was Vermeer, London: Bloomsbury, 2007; Edward Dolnick, The Forger’s Spell, New York: Harper Perennial, 2009; the BBC TV programme Fake or Fortune (Series 1, Programme 3, 2011); серию постов Errol Morris ‘Bamboozling Ourselves’, начатую на сайте «The New York Times» 20 мая 2009; фильм музея Бойманс Van Meegeren’s Fake Vermeers (2010, доступный на YouTube https://www.youtube.com/watch?v=NnnkuOz08GQ); и особенно Jonathan Lopez, The Man Who Made Vermeers, London: Houghton Mifflin, 2009.

3 О том, как именно ван Мегерен совершил свое признание, есть разные свидетельства. Сообщают также, что ван Мегерен более определенно сопоставил себя с великим мастером: «Картина в руках Геринга – это не Вермеер, как вы считали, а ван Мегерен!»

4 Приведенная мной цитата из книги Фрэнка Винна «Я был Вермеером».

5 Ziva Kunda, ‘Motivated Inference: Self-Serving Generation and Evaluation of Causal Theories’, Journal of Personality and Social Psychology, 53(4), 1987, 636–47.

6 Stephen Jay Gould, ‘The median isn’t the message’, Discover, 6 June 1985, 40–2.

7 Этот эксперимент описан в подкасте NPR «The Hidden Brain»: You 2.0: The Ostrich Effect, 6 August 2018, https://www.npr.org/templates/ transcript/transcript.php?storyId=636133086.

8 Nachum Sicherman, George Loewenstein, Duane J. Seppi, Stephen P. Utkus, ‘Financial Attention’, Review of Financial Studies, 29(4), 1 April 2016, 863–97, https://doi.org/10.1093/rfs/hhv073.

9 ‘Viral post about someone’s uncle’s coronavirus advice is not all it’s cracked up to be’, Full Fact, 5 March 2020, https://fullfact.org/online/ coronavirus-claims-symptoms-viral/

10 Guy Mayraz, ‘Wishful Thinking’, 25 October 2011, http://dx.doi.org/ 10.2139/ssrn.1955644

11 Linda Babcock and George Loewenstein, ‘Explaining Bargaining Impasse: The Role of Self-Serving Biases’, Journal of Economic Perspectives, 11(1), 1997, 109–26, https://pubs.aeaweb.org/doi/pdfplus/10.1257/jep.11.1.109

12 Отличный краткий пересказ поста Дэна Кахана, «What is Motivated Reasoning? How Does It Work?», http://blogs.discovermagazine.com/intersection/2011/05/05/what-is-motivated-reasoning-how-does-it-work-dan-kahan-answers/#.WN5zJ_nyuUm. Также см. замечательное исследование Зивы Кунды ‘The case for motivated reasoning’, Psychological Bulletin, 108(3), 1990, 480– 98, http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.108.3.480

13 S.C. Kalichman, L. Eaton, C. Cherry, ‘«There is no proof that HIV causes AIDS»: AIDS denialism beliefs among people living with HIV/AIDS’, Journal of Behavioral Medicine, 33(6), 2010, 432–40, https://doi.org/10.1007/s10865- 010-9275-7; and A.B. Hutchinson, E. B. Begley, P. Sullivan, H.A. Clark, B.C. Boyett, S. E. Kellerman, ‘Conspiracy beliefs and trust in information about HIV/AIDS among minority men who have sex with men’, Journal of Acquired Immune Deficiency Syndrome, 45(5), 15 August 2007, 603–5.

14 Tim Harford, ‘Why it’s too tempting to believe the Oxford study’, Financial Times, 27 March 2020, https://www.ft.com/content/14df8908-6f47-11ea-9bca-bf503995cd6f

15 Keith E. Stanovich, Richard F. West and Maggie E. Toplak, ‘Myside Bias, Rational Thinking, and Intelligence’, Current Directions in Psychological Science 22(4), August 2013, 259–64, https://doi.org/10.1177/0963721413480174

16 Charles S. Taber and Milton Lodge, ‘Motivated Skepticism in the Evaluation of Political Beliefs’, American Journal of Political Science, 50(3), July 2006, 755–69, http://www.jstor.org/stable/3694247

17 Kevin Quealy, ‘The More Education Republicans Have, the Less They Tend to Believe in Climate Change’, New York Times, 14 November 2017, https://www.nytimes.com/interactive/2017/11/14/upshot/climate-change- by-education.html

18 Caitlin Drummond and Baruch Fischhoff, ‘Individuals with greater science literacy and education have more polarized beliefs on controversial science topics’, PNAS, 21 August 2017, http://www.pnas.org/content/ early/2017/08/15/1704882114

19 Charles Lord, L. Ross and M.R. Lepper, ‘Biased assimilation and attitude polarization: The effects of prior theories on subsequently considered evidence’, Journal of Personality and Social Psychology, 37(11), 1979, 2098–2109.

2 Nicholas Epley and Thomas Gilovich, ‘The Mechanics of Motivated Reasoning’, Journal of Economic Perspectives, 30(3), 2016, 133–40, https://pubs.aeaweb.org/doi/pdfplus/10.1257/jep.30.3.133

21 Ari LeVaux, ‘Climate change threatens Montana’s barley farmers – and possibly your beer’, Food and Environment Research Network, 13 December 2017, https://thefern.org/2017/12/climate-change-threatens-montanas-barley-farmers-possibly-beer/

22 Переписка автора с Крисом Де Мейером, 27 октября 2018 г.

23 Gordon Pennycook, Ziv Epstein, Mohsen Mosleh, Antonio A. Arechar, Dean Eckles and David G. Rand. ‘Understanding and Reducing the Spread of Misinformation Online.’ PsyArXiv. 13 November 2019. https://doi.org/10.31234/osf.io/3n9u8; см. также Oliver Burkeman, ‘How to stop the spread of fake news? Pause for a moment’, Guardian, 7.

24 February 2020, https://www.theguardian.com/lifeandstyle/2020/feb/07/ how-to-stop-spread-of-fake-news-oliver-burkeman

25 G. Pennycook and D.G. Rand, ‘Lazy, not biased: Susceptibility to partisan fake news is better explained by lack of reasoning than by motivated reasoning’, Cognition, 2018, https://doi.org/10.1016/j.cognition.2018.06.011

26 Shane Frederick, ‘Cognitive Reflection and Decision Making’, Journal of Economic Perspectives, 19(4), 2005, 25–42, https://doi.org/10.1257/ 089533005775196732

27 Diane Wolf, Beyond Anne Frank: Hidden Children and Postwar Families in Holland, Berkeley: University of California Press, 2007, Table 1; цитируется Raul Hilberg, The Destruction of the European Jews (1985).

Правило второе. Учитывайте свой личный опыт

1 Muhammad Yunus interviewed by Steven Covey, http://socialbusinesspedia. com/wiki/details/248

2 Transport for London, Travel In London: Report 11, http://content.tf l.gov.uk/ travel-in-london-report-11.pdf, figure 10.8, p. 202.

3 Эти данные были получены благодаря запросу о предоставлении публичной информации – https:// www.whatdotheyknow.com/request/journey_demand_and_service_suppl – а здесь их обобщили: https://www.ianvisits.co.uk/ blog/2016/08/05/london-tube-train-capacities/

4 Transport for London, Travel In London: Report 4, http://content.tf l.gov.uk/ travel-in-london-report-4.pdf, p. 5.

5 Интервью автора с Лорен Сейджер Вайнштейн и Дэйлом Кэмпбеллом из «Лондонского транспорта», 9 июля 2019 г.

6 Ipsos MORI, Perils of Perception 2017, https://www.ipsos.com/ipsos-mori/ en-uk/perils-perception-2017

7 ‘«No link between MMR and autism», major study finds’, NHS News, Tuesday, 5 March 2019, https://www.nhs.uk/news/medication/ no-link-between-mmr-and-autism-major-study-finds/

8 ‘When do children usually show symptoms of autism?’, National Institute of Child Health and Clinical Development, https://www.nichd.nih.gov/health/ topics/autism/conditioninfo/symptoms-appear

9 David McRaney, ‘You Are Not So Smart Episode 62: Naïve Realism’, https:// youarenotsosmart.com/2015/11/09/yanss-062-why-you-often-believe- people-who-see-the-world-differently-are-wrong/; а также Tom Gilovich and Lee Ross, The Wisest One in the Room, New York: Free Press, 2016.

10 Ipsos MORI, Perils of Perception 2017, https://www.ipsos.com/ipsos-mori/ en-uk/perils-perception-2017

11 David Dranove, Daniel Kessler, Mark McClellan and Mark Satterthwaite, ‘Is More Information Better? The Effects of «Report Cards» on Health Care Providers’, National Bureau of Economic Research Working Paper 8697 (2002), http://www.nber.org/papers/w8697

12 Charles Goodhart, ‘Problems of Monetary Management: The U.K. Experience’, in Anthony S. Courakis (ed.), Inflation, Depression, and Economic Policy in the West, London: Mansell, 1981, pp. 111–46. Первый вариант исследования был представлен на конференции в 1975 г.

13 Donald T. Campbell, ‘Assessing the impact of planned social change’, Evaluation and Program Planning, 2(1), 1979 – в 1976 г. была опубликована предыдущая версия, а в 1974 г. по этой теме был сделан доклад на конференции.

14 Abhijit Vinayak Banerjee, Dean S. Karlan and Jonathan Zinman, ‘Six randomized evaluations of microcredit: Introduction and further steps’, 2015; а также Rachel Meager, ‘Understanding the average effect of microcredit’, https://voxdev.org/topic/methods-measurement/ understanding-average-effect-microcredit

15 Anna Rosling Rönnlund, ‘See how the rest of the world lives, organized by income’, TED 2017, anna_rosling_ronnlund_see_how_the_rest_of_the world_lives_organized_by_income

Правило третье. Не торопитесь с подсчетами

1 Мы с моим коллегой Ричардом Фентоном-Смитом побеседовали с доктором Люси Смит в ходе эпизода «Более-менее» (8 июня 2018), https://www.bbc.co.uk/programmes/p069jd0p. Рассказанное в этой книге основано на нашей беседе, на переписке по электронной почте и на телефонном разговоре с доктором Смит 12 августа 2019 года. Здесь можно ознакомиться с записями бесед доктора Смит с людьми, потерявшими ребенка на сроке от 20 до 24 недели беременности: https://www.healthtalk.org/20-24

2 См. Merian F. MacDorman et al, ‘International Comparisons of Infant Mortality and Related Factors: United States and Europe, 2010’, National Vital Statistics Reports, 24 September 2014.

3 Denis Campbell, ‘Concern at rising infant mortality rate in England and Wales’, Guardian, 15 March 2018, https://www.theguardian.com/society/2018/mar/15/concern-at-rising-infant-mortality-rate-in-england-and-wales

4 Peter Davis et al, ‘Rising infant mortality rates in England and Wales – we need to understand gestation specific mortality’, BMJ 361, 8 May 2018, https://doi.org/10.1136/bmj.k1936

5 BBC More or Less, 8 April 2020, https://www.bbc.co.uk/programmes/ m000h6cb

6 Беседа автора с Ребеккой Голдин 12 декабря 2017 г.

7 Paul J.C. Adachi and Teena Willoughby, ‘The Effect of Video Game Competition and Violence on Aggressive Behavior: Which Characteristic Has the Greatest Influence?’, Psychology of Violence, 1(4), 2011, 259–74, https://doi.org/10.1037/a0024908

8 ‘Immigration post-Brexit’, Leave Means Leave research paper, http:// www.leavemeansleave.eu/research/immigration-post-brexit-fair-flexible-forward-thinking-immigration-policy/

9 Jonathan Portes, ‘Who Are You Calling Low-Skilled?’, UK in a Changing Europe, 12 April 2017, https://ukandeu.ac.uk/who-are-you-calling-low-skilled/

10 Robert Wright, ‘Brexit visa changes to hit sectors in need of low- skilled labour’, Financial Times, 18 February 2020, https://www.ft.com/content/890e84ce-5268-11ea-90ad-25e377c0ee1f

11 https://www.theguardian.com/society/2018/nov/22/concern-over-rise-in-suicide-attempts-among-young-women

12 NHS Digital, Mental Health of Children and Young People in England, 2017, 22 November 2018, https://digital.nhs.uk/data-and-information/publications/ statistical/mental-health-of-children-and-young-people-in-england/2017/2017

13 https://www.nhs.uk/conditions/self-harm/

14 Переписка по e-mail с пресс-службой NatCen, 29 ноября 2018 г.

15 Информация из открытых источников, таких как Бюро национальной статистики: https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/bulletins/suicidesintheunitedkingdom/ 2017registrations#suicide-patterns-by-agehttps://www.theguardian.com/business/2014/jan/20/ oxfam-85-richest-people-half-of-the-world

16 https://oxfamblogs.org/fp2p/anatomy-of-a-killer-fact-the-worlds-85-richest-people-own-as-much-as-poorest-3-5-billion/; беседу BBC с господином Фуэнтесом можно прочитать здесь: https://www.bbc.com/news/ magazine-26613682

17 Данные были получены из «Доклада по всемирному благосостоянию», который Credit Suisse публикует ежегодно. Данные для «потрясающего факта» Oxfam были взяты из выпуска 2013 года, который доступен здесь: online here: https://publications.credit-suisse.com/tasks/render/ file/?fileID=BCDB1364-A105 0560-1332EC9100FF5C83

18 ‘Social protection for older persons: Policy trends and statistics 2017–19’, International Labour Office, Social Protection Department, Geneva, 2018; available at https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/-ed_protect/-soc_sec/documents/publication/wcms_645692.pdf

19 Данные по Соединенному королевству: «Отчет об уровне жизни, бедности и неравенстве в Соединенном королевстве» Института финансовых исследований. Данные по самым высоким доходам в мире: «Доклад о неравенстве в мире». Еще один отличный ресурс – «Наш мир сквозь данные». Дополнительные ссылки приведены ниже.

20 Правило четвертое. Чтобы увидеть всю картину, отступите на шаг назад.

21 Подробнее об этом я рассказываю в выпуске «Более-менее» от 8 июля 2018 года, опираясь на исследования своих коллег, Ричарда Фентона-Смита и Ричарда Вейдона: https://www.bbc.co.uk/programmes/p069jd0p

22 Johan Galtung and Mari Holmboe Ruge, ‘The structure of foreign news: The presentation of the Congo, Cuba and Cyprus crises in four Norwegian newspapers’, Journal of Peace Research, 2(1), 1965, 64–90.

23 Max Roser, ‘Stop Saying that 2016 Was the Worst Year’, Washington Post, 29 December 2016, https://www.washingtonpost.com/posteverything/ wp/2016/12/29/stop-saying-that-2016-was-the-worst-year/?utm_term=. bad894bad69a; см. также Planet Money на NPR, ‘The Fifty Year Newspaper’, 29 December 2017, https://www.npr.org/templates/transcript/transcript. php?storyId=574662798

24 C. P. Morice, J. J. Kennedy, N. A. Rayner and P. D. Jones, ‘Quantifying uncertainties in global and regional temperature change using an ensemble of observational estimates: The HadCRUT4 dataset’, Journal of Geophysical Research, 117(D8), 2012, https://doi.org/10.1029/2011JD017187. Там описываются данные из Центра Хэдли Метеорологической службы. describing data from the Met Office Hadley Centre. Информация была визуализирована «Нашим миром сквозь данные», и скачать ее можно здесь:, https://ourworldindata.org/co2- and-other-greenhouse-gas-emissions. В 1960-х годах мировая температура была обычно на 0,1ºC ниже средней температуры 1961–1990 годов. В двадцать первом веке она, как правило, наоборот, выше – сначала на 0,6ºC, а в последнее время на 0,7ºC. Это означает, что за последние 50 лет температура выросла на 0,7–0,8ºC.

25 Max Roser, ‘The short history of global living conditions and why it matters that we know it’, 2018, опубликовано на OurWorldInData.org по адресу https://ourworldindata.org/a-history-of-global- living-conditions-in-5-charts; данные по детской смертности основаны на информации Gapminder и Всемирного банка.

26 См. рис. Е4 в «Кратком содержании» «Доклада о неравенстве в мире» 2018 года: https://wir2018.wid.world/files/download/wir2018-summary-english.pdf

27 Отличный источник информации – «Отчет об уровне жизни, бедности и неравенстве в Соединенном королевстве» Института финансовых исследований. Я использовал отчет 2018 года, самый последний на тот момент: https://www.ifs.org.uk/uploads/R145%20for%20web.pdf

28 На сайте «Нашего мира сквозь данные» приводится неплохой обзор неравенства в мире авторства Джо Хаселла, эксперта по этому вопросуt: https://ourworldindata.org/income-inequality-since-1990

29 Мои подсчеты, основанные на «Natsal-3», или «Третьему национальному исследованию взглядов и привычек, связанных с сексуальной жизнью»: http://timharford.com/2018/09/is-twitter-more-unequal-than-life-sex-or-happiness/

30 Michael Blastland and Andrew Dilnot, The Tiger That Isn’t, London: Profile Books, 2008.

31 Andrew C. A. Elliott, Is That a Big Number? Oxford: Oxford University Press, 2018.

32 Tali Sharot, ‘The Optimism Bias’, TED Talk, 2012: https://www.ted.com/talks/tali_sharot_the_optimism_bias/transcript#t-18026

33 Daniel Kahneman, Thinking, Fast and Slow, New York: Farrar, Straus and Giroux, 2010.

34 Ross A. Miller & Karen Albert, ‘If It Leads, It Bleeds (and If It Bleeds, It Leads): Media Coverage and Fatalities in Militarized Interstate Disputes’ Political Communication 2015, 32(1), 61–82, https://doi.org/10.1080/10584609.2014.880976; Barbara Combs & Paul Slovic, ‘Newspaper Coverage of Causes of Death’, Journalism Quarterly, 56(4), 837–43, 849.

35 https://www.cdc.gov/tobacco/data_statistics/fact_sheets/fast_facts/ – от болезней, вызванных курением, ежедневно умирает 1300 человек, то есть около 40 000 человек в месяц. В ходе терактов 11 сентября погибло немногим менее 3000 человек.

36 https://www.ted.com/talks/the_ted_interview_steven_ pinker_on_why_our_pessimism_about_the_world_is_wrong/ transcript?language=en

37 В примечаниях книги Enlightenment Now (New York: Penguin, 2018) Стивен Пинкер сообщает, что узнал об этом в переписке в 1982 году.

38 Цитируется по: The Guardian, 12 May 2015, https://www.theguardian.com/ society/2015/may/12/stroke-association-warns-of-alarming-rise-in-number-of-victims; дополнительная информация и анализ этого заявления в выпуске «Более-менее» от 17 мая 2015 года: https://www.bbc.co.uk/programmes/b05tpz78

39 Oxfam press release, 22 September 2016, http://oxfamapps.org/media/ ppdwr

40 См. полезный обзор диаграмм на эту тему авторства Макса Розера и Мохамеда Нагди, ‘Optimism & Pessimism’, 2018, доступный онлайн на OurWorldInData.org по адресу from https://ourworldindata.org/optimism-pessimism. Особенно см. Раздел I.1 с графиками «Евробарометра» и Ipsos MORI.

41 Martyn Lewis, ‘Not My Idea of Good News’, Independent, 26 April 1993, https://www.independent.co.uk/voices/not-my-idea-of-good-news-at-the- end-of-a-week-of-horrifying-events-martyn-lewis-bbc-presenter-argues-1457539.html

42 Max Roser, https://ourworldindata.org/a-history-of-global-living-conditions-in-5-charts – на основании данных Всемирного банка, а также статьи F. Bourguignon and C. Morrisson, ‘Inequality Among World Citizens: 1820–1992’, American Economic Review, 92(4), 2002, 727–48. В 1993 году в крайней нужде жило 1,94 миллиарда людей. К 2015 году это число упало до 0,7 миллиарда (705,55 миллионов) В среднем ситуация улучшается на 153 600 человек в день, хотя, разумеется, ежедневные колебания измерить невозможно.

43 Samantha Vanderslott, Bernadeta Dadonaite and Max Roser, ‘ Vaccination’, 2020. Опубликовано онлайн на OurWorldInData.org по адресу: https:// ourworldindata.org/vaccination

44 Anna Rosling Rönnlund, Hans Rosling and Ola Rosling, Factfulness, London: Sceptre, 2018.

45 Gillian Tett, ‘Silos and Silences’, Banque de France Financial Stability Review No. 14 – Derivatives – Financial innovation and stability, July 2010, https://core.ac.uk/download/pdf/6612179.pdf

46 Rolf Dobelli, ‘News is bad for you – and giving up reading it will make you happier’, Guardian, 12 April 2013, https://www.theguardian.com/media/2013/apr/12/news-is-bad-rolf-dobelli

47 Nassim Nicholas Taleb, The Bed of Procrustes, London: Penguin Books, 2010.

48 Bill Hanage, Mark Lipsitch, ‘How to Report on the COVID-19 Outbreak Responsibly’, Scientific American, 23 February 2020, https://blogs.scientificamerican.com/observations/how-to-report-on-the-covid-19-outbreak-responsibly/

Правило пятое. Узнайте предысторию

1 Sheena Iyengar and Mark Lepper, ‘When Choice is Demotivating: Can One Desire Too Much of a Good Thing?’, Journal of Personality and Social Psychology, 79, 2000.

2 Беседа автора с Беньямином Шаймехенне в октябре 2009 года. (Полагаю, что я был одним из первых, поставивших это исследование под вопрос.)

3 B. Scheibehenne, R. Greifeneder and P. M. Todd, ‘Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload’, Journal of Consumer Research, 37, 2010, 409–25, http://scheibehenne.de/ ScheibehenneGreifenederTodd2010.pdf

4 ‘Ten Kickstarter Products that Raised the Most Money’: https://www.marketwatch.com/story/10-kickstarter-products-that-raised-the-most- money-2017-06-22-10883052

5 Об этом прекрасно рассказано в книге Jordan Ellenberg’s book How Not to Be Wrong (New York: Penguin Press, 2014). С соответствующим отрывком можно ознакомиться здесь: https://medium.com/@penguinpress/an-excerpt-from-how-not-to-be-wrong-by-jordan-ellenberg-664e708cfc3d

6 Детальное описание (а также ворчание по поводу того, как раздули эту историю) см.: Bill Casselman, ‘The Legend of Abraham Wald’, American Mathematical Society, http://www.ams.org/publicoutreach/feature-column/fc-2016-06

7 Об этом спорном эксперименте отлично рассказано здесь: Daniel Engber, ‘Daryl Bem Proved ESP Is Real Which Means Science Is Broken’, Slate, 17 May 2017, https://slate.com/health-and-science/2017/06/daryl-bem-proved-esp-is- real-showed-science-is-broken.html

8 Chris French, ‘Precognition studies and the curse of the failed replications’, Guardian, 15 March 2012, https://www.theguardian.com/science/2012/ mar/15/precognition-studies-curse-failed-replications

9 Выступление Носека на подкасте Planet Money podcast, эпизод 677: https://www.npr.org/sections/money/2018/03/07/591213302/episode-677-the-experiment-experiment

10 Брайан Носек интересно рассказывал об этом на нескольких подкастах, в том числе: You Are Not So Smart (episode 100), https://youarenotsosmart.com/2017/07/19/ yanss-100-the-replication-crisis/; Planet Money (episode 677), https://www.npr.org/sections/money/2018/03/07/591213302/episode-677-the-experiment-experiment; EconTalk (16 November 2015), http://www.econtalk.org/brian-nosek-on-the-reproducibility-project/; The Hidden Brain (episode 32), https://www.npr.org/templates/transcript/transcript. php?storyId=477921050; BBC Analysis, ‘The Replication Crisis’, 12 November 2018, https://www.bbc.co.uk/programmes/m00013p9

11 Это число основано на субъективном мнении исследователей, воспроизводивших эксперименты. Они сами определяли, удалось им подтвердить первоначальный эксперимент или нет. Можно действовать иначе, спросив, сколько повторных экспериментов привели к результатам, прошедшим стандартный (но спорный) тест на «статистическую значимость». Таких экспериментов было 36; из первоначальных экспериментов барьер преодолело 97. См. ‘Estimating the reproducibility of psychological science’ by the Open Science Collaboration, published in Science, 28 August 2015, 349(6251), https://doi.org/10.1126/ science.aac4716.

12 См. короткий фильм: https://www.youtube.com/ watch?v=n1SJ-Tn3bcQ

13 Planet Money, episode 677: https://www.npr.org/sections/ money/2018/ 03/07/591213302/episode-677-the-experiment-experiment

14 F.J. Anscombe, ‘Fixed-Sample-Size Analysis of Sequential Observations’, Biometrics, 10(1), 1954, 89–100, www.jstor.org/

15 stable/3001665; and Andrew Gelman, Statistical Inference, Modelling and Social Science, blog post 2 May 2018, https://statmodeling.stat.columbia.edu/2018/05/02/continuously-increased-number-animals-statistical- significance-reached-support-conclusions-think-not-bad-actually/David J. Hand, Dark Data, Princeton: Princeton University Press, 2020.

16 Andrew Gelman and Eric Loken, ‘The garden of forking paths: Why multiple comparisons can be a problem, even when there is no «fishing expedition» or «p-hacking» and the research hypothesis was posited ahead of time’, working paper, 14 November 2013, http://www.stat.columbia. edu/~gelman/research/unpublished/p_hacking.pdf

17 J.P. Simmons, L.D. Nelson & U. Simonsohn, ‘False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant’, Psychological Science, 22(11), 2011, 1359–66, https:// doi.org/10.1177/0956797611417632

18 Kai Kupferschmidt, ‘More and more scientists are preregistering their studies. Should you?’, Science, 21 September 2018.

19 Anjana Ahuja, ‘Scientists strike back against statistical tyranny’, Financial Times, 27 March 2019, https://www.ft.com/ content/36f9374c-5075-11e9-8f44-fe4a86c48b33

20 Darrell Huff, How to Lie with Statistics, New York: W. W. Norton, 1993, p. 40.

21 John Ioannidis, ‘Why Most Published Research Findings Are False’, PLoS Medicine, 2(8), August 2005, e124, https://doi.org/10.1371/journal. pmed.0020124

22 R.F. Baumeister, E. Bratslavsky, M. Muraven and D.M. Tice, ‘Ego depletion: Is the active self a limited resource?’, Journal of Personality and Social Psychology, 74(5), 1998, 1252–65, http://dx.doi.org/10.1037/0022- 3514.74.5.1252; and ‘The End of Ego Depletion Theory?’, Neuroskeptic blog, 31 July 2016, http://blogs.discovermagazine.com/neuroskeptic/2016/07/31/end-of-ego-depletion/#.XGGyflz7SUk

23 Amy Cuddy, ‘Your Body Language May Shape Who You Are’, TED Talk, 2012, https://www.ted.com/talks/ amy_cuddy_your_body_language_shapes_who_you_are/ transcript?language=en

24 Kahneman, Thinking, Fast and Slow, pp. 53–7.

25 Ed Yong, ‘Nobel laureate challenges psychologists to clean up their act’, Nature News, 3 October 2012, https://www.nature.com/news/nobel-laureate-challenges-psychologists-to-clean-up-their-act-1.11535

26 Ben Goldacre, ‘Backwards Step on Looking into the Future’, Guardian, 23 April 2011, https://www.theguardian.com/commentisfree/2011/apr/23/ben-goldacre-bad-science

27 Robin Wrigglesworth, ‘How a herd of cows trampled on human stockpickers’, Financial Times, 21 January 2020, https://www.ft.com/content/563d61dc-3b70-11ea-a01a-bae547046735?

28 Burton Malkiel, ‘Returns from Investing in Equity Funds’, working paper, Princeton University, 1994.

29 Eric Balchunas, ‘How the Vanguard Effect adds up to $1 trillion’, Bloomberg.com, 30 August 2016, https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2016-08-30/how-much-has-vanguard-saved-investors-try-1-trillion

30 Об этом доступно рассказано здесь: Ben Goldacre, ‘What doctors don’t know about the drugs they prescribe’, TED Talk, 2012, https://www.ted.com/talks/ben_goldacre_what_ doctors_don_t_know_about_the_drugs_they_prescribe/ footnotes?language=en

31 Erick Turner et al, ‘Selective Publication of Antidepressant Trials and Its Influence on Apparent Efficacy’, New England Journal of Medicine, 17 January 2008, https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMsa065779

32 Ben Goldacre, ‘Transparency, Beyond Publication Bias’, talk given to the International Journal of Epidemiology Conference, 2016; available at https://www.badscience.net/2016/10/transparency-beyond-publication-bias-a-video-of-my-super-speedy-talk-at-ije/

33 Ben Goldacre, Henry Drysdale, Aaron Dale, Ioan Milosevic, Eirion Slade, Philip Hartley, Cicely Marston, Anna Powell-Smith, Carl Heneghan and Kamal R. Mahtani, ‘COMPare: a prospective cohort study correcting and monitoring 58 misreported trials in real time’, Trials, 20(118), 2019, https:// doi.org/10.1186/s13063-019-3173-2.

34 Goldacre, ‘Transparency, Beyond Publication Bias’, https://www. badscience.net/2016/10/transparency-beyond-publication-bias-a-video-of-my-super-speedy-talk-at-ije/

35 Amy Sippett, ‘Does the Backfire Effect exist?’, Full Fact, 20 March 2019, https://fullfact.org/blog/2019/mar/does-backfire-effect-exist/; Brendan Nyhan tweet, 20 March 2019, https://twitter.com/BrendanNyhan/ status/1108377656414879744

36 Беседа автора с Ричардом Талером 17 июля 2019 г.

37 BBC Analysis, ‘The Replication Crisis’, 12 November 2018, https://www. bbc.co.uk/programmes/m00013p9

38 Antonio Granado, ‘Slaves to journals, serfs to the web: The use of the internet in newsgathering among European science journalists’, Journalism, 12(7), 2011, 794–813.

39 A. L. Cochrane, ‘Sickness in Salonica: My first, worst, and most successful clinical trial’, British Medical Journal (Clin Res Ed), 289(6460), 1984, 1726–7, https://doi.org/10.1136/bmj.289.6460.1726

40 ‘A Brief History of Cochrane’, https://community.cochrane.org/ handbook-sri/chapter-1-introduction/11-cochrane/112-brief-history- cochrane

41 https://www.webmd.com/urinary-incontinence-oab/news/20180522/yoga-may-be-right-move-versus-urinary-incontinence#1; https://www.dailymail.co.uk/health/article-2626209/Could-yoga-cure-INCONTINENCE-Exercise-strengthens-pelvic-floor-muscles-reducing-leakage.html

42 https://www.hcd.com/incontinence/yoga-incontinence/

43 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4310548/

44 L.S. Wieland, N. Shrestha, Z.S. Lassi, S. Panda, D. Chiaramonte and N. Skoetz, ‘Yoga for treating urinary incontinence in women’, Cochrane Database of Systematic Reviews 2019, 2, Art. No.: CD012668, https://doi. org/10.1002/14651858.CD012668.pub2

Правило шестое. Спросите, кого не хватает

1 R. Bond and P. B. Smith, ‘Culture and conformity: A meta-analysis of studies using Asch’s (1952b, 1956) line judgment task’, Psychological Bulletin, 119(1), 1996, 111–37, http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.119.1.111

2 Tim Harford, ‘The Truth About Our Norm-Core’, Financial Times, 12 June 2015, http://timharford.com/2015/06/the-truth-about-our-norm-core/

3 Bond and Smith, ‘Culture and conformity’; and Natalie Frier, Colin Fisher, Cindy Firman and Zachary Bigaouette, ‘The Effects of Group Conformity Based on Sex’, 2016, Celebrating Scholarship & Creativity Day, Paper 83, http://digitalcommons.csbsju.edu/elce_cscday/83

4 Tim Harford, ‘Trump, Brexit and How Politics Loses the Capacity to Shock’, Financial Times, 16 November 2018, https://www.ft.com/content/b730c95c-e82e-11e8-8a85-04b8afea6ea3

5 Caroline Criado Perez, Invisible Women, London: Chatto and Windus, 2019; беседа транслировалась на BBC Radio 4 17 мая 2019 года и доступна на сайте «Более-менее»: https://www.bbc.co.uk/programmes/m00050rd

6 Peter Hofland, ‘Reversal of Fortune’, Onco’Zine, 30 November 2013, https://oncozine.com/reversal-of-fortune-how-a-vilified-drug-became-a-life-saving-agent-in-the-war-against-cancer/

7 R. Dmitrovic, A.R. Kunselman, R.S. Legro, ‘Sildenafil citrate in the treatment of pain in primary dysmenorrhea: a randomized controlled trial’, Human Reproduction, 28(11), November 2013, 2958–65, https://doi.org/10.1093/humrep/det324

8 BBC More or Less, 31 March 2020, https://www.bbc.co.uk/sounds/play/ m000h7st

9 Mayra Buvinic and Ruth Levine, ‘Closing the gender data gap’, Significance, 8 April 2016, https://doi.org/10.1111/j.1740–9713.2016.00899.x; and Charlotte McDonald, ‘Is There a Sexist Data Crisis?’, BBC News, 18 May 2016, https://www.bbc.co.uk/news/magazine-36314061

10 Shelly Lundberg, Robert Pollak and Terence J. Wales, ‘Do Husbands and Wives Pool Their Resources? Evidence from the United Kingdom

11 Child Benefit’, 32(3), 1997, 463–80, https://econpapers.repec.org/article/ uwpjhriss/v_3a32_3ay_3a1997_3ai_3a3_3ap_3a463-480.htm

12 Buvinic and Levine, ‘Closing the gender data gap’, https://doi.org/10.1111/j.1740–9713.2016.00899.x

13 Suzannah Brecknell, ‘Interview: Full Fact’s Will Moy on lobbyist «nonsense», official corrections and why we know more about golf than crime stats’, Civil Service World, 5 May 2016, https://www.civilserviceworld.com/articles/interview/interview-full-

14 fact%E2%80%99s-will-moy-lobbyist-%E2%80%9Cnonsense%E2%80%9D- official-corrections-and-why

15 Maurice C. Bryson, ‘The Literary Digest Poll: Making of a Statistical Myth’, American Statistician, 30(4), 1976, 184–5, https://doi.org/ 10.1080/00031305.1976.10479173; and Peverill Squire, ‘Why the 1936 Literary Digest Poll Failed’, Public Opinion Quarterly, 52(1), 1988, 125–33, www.jstor.org/stable/2749114

16 P. Whiteley, ‘Why Did the Polls Get It Wrong in the 2015 General Election? Evaluating the Inquiry into Pre-Election Polls’, Political Quarterly, 87, 2016, 437–42, https://doi.org/10.1111/1467-923X.12274

17 John Curtice, ‘Revealed: Why the Polls Got It So Wrong in the British General Election’, The Conversation, 14 January 2016, https:// theconversation.com/revealed-why-the-polls-got-it-so-wrong-in-the-british-general-election-53138

18 Nate Cohn, ‘A 2016 Review: Why Key State Polls Were Wrong About Trump’, New York Times, 31 May 2017, https://www.nytimes.com/2017/05/31/upshot/a-2016-review-why-key-state-polls-were-wrong-about-trump.html; and Andrew Mercer, Claudia Deane and Kyley McGeeney, ‘Why 2016 election polls missed their mark’, Pew Research Fact Tank blog, 9 November 2015, http://www.pewresearch.org/fact-tank/2016/11/09/why-2016-election-polls-missed- their-mark/

19 https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/ populationandmigration/populationestimates/ methodologies/2011censusstatisticsforenglandandwalesmarch2011qmi

20 Беседа автора с Виктором Майером-Шенбергером в марте 2014 г.

21 Pew Research Center Social Media Factsheet, research conducted January 2018, https://www.pewinternet.org/fact-sheet/social-media/

22 Kate Crawford, ‘The Hidden Biases in Big Data’, Harvard Business Review, 1 April 2013, https://hbr.org/2013/04/the-hidden-biases-in-big-data

23 Leo Kelion, ‘Coronavirus: Covid-19 detecting apps face teething problems’, BBC News, 8 April 2020, https://www.bbc.co.uk/news/ technology-52215290

24 Kate Crawford, ‘Artificial Intelligence’s White Guy Problem’, New York Times, 25 June 2016, https://www.nytimes.com/2016/06/26/opinion/sunday/artificial-intelligences-white-guy-problem.html

Правило седьмое. Требуйте от компьютера прозрачности

1 Jeremy Ginsberg, Matthew H. Mohebbi, Rajan S. Patel, Lynnette Brammer, Mark S. Smolinski, Larry Brilliant, ‘Detecting influenza epidemics using search engine query data’, Nature, 457 (7232), 19 February 2009, 1012–14, https://doi.org/10.1038/nature07634

2 Фрагменты этой главы основаны на моей статье из Financial Times: ‘Big Data: Are We Making a Big Mistake?’ (FT, 28 March 2014, https://www.ft.com/content/21a6e7d8-b479-11e3-a09a-00144feabdc0). Я беседовал с Дэвидом Хэндом, Кайсером Фунгом, Виктором Майер-Шенбергером, Дэвидом Шпигелхальтером и Патриком Вульфом в начале 2014 года, работая над этой статьей.

3 David Lazer and Ryan Kennedy, ‘What We Can Learn from the Epic Failure of Google Flu Trends‘, Wired, https://www.wired.com/2015/10/can-learn-epic-failure-google-flu-trends/; and Declan Butler, ‘What Google Flu Got Wrong’, Nature, https://www.nature.com/news/when-google-got-flu-wrong-1.12413

4 https://www.google.org/flutrends/about/D. Lazer, R. Kennedy, G. King and A. Vespignani, ‘The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis’, Science 343(6176), March 2014, 1203–5.

5 S. Cook, C. Conrad, A. L. Fowlkes, M. H. Mohebbi, ‘Assessing Google Flu Trends Performance in the United States during the 2009 Influenza Virus A (H1N1) Pandemic’, PLoS ONE 6(8), 2011, e23610, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0023610

6 Janelle Shane, You Look Like a Thing and I Love You, New York: Little, Brown, 2019.

7 Эта история исчерпывающе описана здесь: https://www.theguardian.com/news/series/cambridge-analytica-files

8 Charles Duhigg, ‘How Companies Learn Your Secrets’, New York Times magazine, 19 February 2012, https://www.nytimes.com/2012/02/19/ magazine/shopping-habits.html

9 Hannah Fry, Hello World: Being Human in ihe Age of Computers, London: W. W. Norton, 2018.

10 Cathy O’Neil, Weapons of Math Destruction, London: Allen Lane, 2016.

11 Freakonomics radio episode 268: Bad Medicine Pt 1, 16 August 2017, http:// freakonomics.com/podcast/bad-medicine-part-1-story-rebroadcast/

12 P. A. Mackowiak, S. S. Wasserman, M. M. Levine, ‘A Critical Appraisal of 98.6°F, the Upper Limit of the Normal Body Temperature, and Other Legacies of Carl Reinhold August Wunderlich’, JAMA, 268(12), 1992, 1578–80, https://doi.org/10.1001/jama.1992.03490120092034

13 Jeffrey Dastin, ‘Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women’, Reuters, 10 October 2018, https://www.reuters.com/ article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G

14 Gerd Gigerenzer and Stephanie Kurzenhaeuser, ‘Fast and frugal heuristics in medical decision making’, Science and Medicine in Dialogue: Thinking through particulars and universals, 2005, 3–15.

15 Paul Meehl, Clinical vs. Statistical Prediction, Minneapolis: University of Minnesota Press, 1954.

16 Fry, Hello World.

17 Mandeep K. Dhami and Peter Ayton, ‘Bailing and jailing the fast and frugal way’, Journal of Behavioral Decision Making, 14(2), 2001, https://doi. org/10.1002/bdm.371

18 Jon Kleinberg, Himabindu Lakkaraju, Jure Leskovec, Jens Ludwig, Sendhil Mullainathan, ‘Human Decisions and Machine Predictions’, Quarterly Journal of Economics, 133(1), February 2018, 237–93, https://doi.org/10.1093/qje/qjx032; см. также Cass R. Sunstein, ‘Algorithms, Correcting Biases’,working paper, 12 December 2018.

19 David Jackson and Gary Marx, ‘Data mining program designed to predict child abuse proves unreliable, DCFS says’, Chicago Tribune, 6 December 2017; and Dan Hurley, ‘Can an Algorithm Tell When Kids Are in Danger?’, New York Times magazine, 2 January 2018, https://www.nytimes.com/2018/01/02/magazine/can-an-algorithm-tell-when-kids-are-in-danger.html

20 Hurley, ‘Can an Algorithm Tell When Kids Are in Danger?’

21 Andrew Gelman, ‘Flaws in stupid horrible algorithm revealed because it made numerical predictions’, Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science blog, 3 July 2018, https://statmodeling.stat.columbia.edu/2018/07/03/f laws-stupid-horrible-algorithm-revealed-made-numerical-predictions/Sabine Hossenfelder, ‘Blaise Pascal, Florin Périer, and the Puy de Dôme experiment’, http://backreaction.blogspot.com/2007/11/blaise-pascal-f lorin-p-and-puy-de-d.html; and David Wootton, The Invention of Science: A New History of the Scientific Revolution, London: Allen Lane, 2015, Chapter 8.

22 См., например, Louis Trenchard More, ‘Boyle as Alchemist’, Journal of the History of Ideas, 2(1), January 1941, 61–76; а также беседу с Сарой Драй: ‘The Strange, Secret History of Isaac Newton’s Papers’, https://www.wired. com/2014/05/newton-papers-q-and-a/

23 Wootton, The Invention of Science, p. 340.

24 James Burke, Connections, Boston: Little, Brown, 1978; reprint with new introduction 1995, p. 74.

25 Wootton, The Invention of Science, p. 357.

26 https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm

27 Sam Corbett-Davies, Emma Pierson, Avi Feller, Sharad Goel, Aziz Huq, ‘Algorithmic decision making and the cost of fairness’, arXiv:1701.08230; and Sam Corbett-Davies, Emma Pierson, Avi Feller and Sharad Goel, ‘A computer program used for bail and sentencing decisions was labeled biased against blacks. It’s actually not that clear’, Washington Post, 17 October 2016, https://www.washingtonpost.com/news/monkey-cage/wp/2016/10/17/can-an-algorithm-be-racist-our-analysis-is-more-cautious-than-propublicas/

28 Ed Yong, ‘A Popular Algorithm Is No Better at Predicting Crimes than Random People’, The Atlantic, 17 January 2018, https://www.theatlantic. com/technology/archive/2018/01/equivant-compas-algorithm/550646/Ibid.

29 Julia Dressel and Hany Farid, ‘The Accuracy, Fairness and Limits of Predicting Recidivism’, Science Advances 2018, http://advances.sciencemag. org/content/4/1/eaao5580

30 Очень рекомендую послушать Онору О’Нил: Onora O’Neill’s Reith Lectures on Trust (http://www.bbc.co.uk/radio4/ reith2002/), TED talk (https://www.ted.com/speakers/onora_o_ neill). Об «интеллектуальной открытости» см. Отчет Королевского общества ‘Science as an Open Enterprise’, 2012, написанный при участии О’Нил. Дэвид Шпигельхалтер (The Art ofStatistics (London: Penguin, 2019)) объясняет, как принципы О’Нил могут применяться в отношении оценивающих алгоритмов.

31 Беседа с Кэти О’Нил по e-mail, 29 августа 2019 г.

32 Jack Nicas, ‘How YouTube Drives Viewers to the Internet’s Darkest Corners’, Wall Street Journal, 7 February 2018, https://www.wsj.com/ articles/how-youtube-drives-viewers-to-the-internets-darkest-corners- 1518020478; and Zeynep Tufekci, ‘YouTube, the Great Radicalizer’, New York Times, 10 March 2018, https://www.nytimes.com/2018/03/10/opinion/sunday/youtube-politics-radical.html. Противоположную точку зрения см. здесь: Mark Ledwich and Anna Zaitsev, ‘Algorithmic Extremism: Examining YouTube’s Rabbit Hole of Radicalization’, https://arxiv.org/abs/1912.11211

33 Ryan Singal, ‘Netflix spilled your Brokeback Mountain secret, Lawsuit Claims’, Wired, 17 December 2009, https://www.wired.com/2009/12/netf lix-privacy-lawsuit/; and Blake Hallinan and Ted Striphas, ‘Recommended for you: the Netflix Prize and the production of algorithmic culture’, New Media and Society, 2016, https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1461444814538646

Правило восьмое. Цените краеугольный камень статистики

1 Перевод интервью на датском телеканале, о котором см. здесь: https://www. thelocal.se/20150905/hans-rosling-you-cant-trust-the-media

2 Laura Smith, ‘In 1974, a stripper known as the «Tidal Basin Bombshell» took down the most powerful man in Washington’, Timeline, 18 September 2017, https://timeline.com/wilbur-mills-tidal-basin-3c29a8b47ad1; Stephen Green and Margot Hornblower, ‘Mills Admits Being Present During Tidal Basin Scuffle’, Washington Post, 11 October 1974.

3 ‘The Stripper and the Congressman: Fanne Foxe’s Story’, The Rialto Report Podcast, Episode 82, https://www.therialtoreport.com/2018/07/15/ fanne-foxe/

4 Alice M. Rivlin, ‘The 40th Anniversary of the Congressional Budget Office’, Brookings: On the Record, 2 March 2015, https://www.brookings.edu/on-the-record/40th-anniversary-of-the-congressional-budget-office/

5 Philip Joyce, ‘The Congressional Budget Office at Middle Age’, Hutchins Center at Brookings, Working Paper #9, 17 February 2015.

6 Quoted in Nancy D. Kates, Starting from Scratch: Alice Rivlin and the Congressional Budget Office, Cambridge: John F. Kennedy School of Government, Harvard University, 1989.

7 Elaine Povich, ‘Alice Rivlin, budget maestro who «helped save Washington» in fiscal crisis, dies at 88’, Washington Post, 14 May 2019, https://www.washingtonpost.com/local/obituaries/alice-rivlin-budget-maestro-who-helped-save-washington-in-fiscal-crisis- dies-at-88/2019/05/14/c141c996-0ff9-11e7-ab07-07d9f521f6b5_story.html

8 Andrew Prokop, ‘The Congressional Budget Office, explained’, Vox, 26 June 2017, https://www.vox.com/policy-and-politics/2017/3/13/14860856/ congressional-budget-office-cbo-explained

9 John Frendreis and Raymond Tatalovich, ‘Accuracy and Bias in Macroeconomic Forecasting by the Administration, the CBO, and the Federal Reserve Board’, Polity 32(4), 2000, 623–32, accessed 17 January 2020, https://doi.org/10.2307/3235295; Holly Battelle, CBO’s Economic Forecasting Record, Washington DC: Congressional Budget Office, 2010; Committee for a Responsible Federal Budget, ‘Hindsight is 2020: A look back at CBO’s economic forecasting’, January 2013, https://www.crfb.org/blogs/hindsight-2020-look-back-cbos-economic-forecasting

10 Forecast Evaluation Report 2019, Office for Budget Responsibility, December 2019, https://obr.uk/docs/dlm_uploads/ Forecast_evaluation_report_December_2019-1.pdf

11 Malcolm Bull, ‘Can the Poor Think?’, London Review of Books, 41(13), 4 July 2019.

12 Bourree Lam, ‘After a Good Jobs Report, Trump Now Believes Economic Data’, The Atlantic, 10 March 2017, https://www.theatlantic.com/business/ archive/2017/03/trump-spicer-jobs-report/519273/

13 Esther King, ‘Germany records lowest crime rate since 1992’, Politico, 8 May 2017, https://www.politico.eu/article/ germany-crime-rate-lowest-since-1992/

14 Полностью твиты Трампа, а также комментарии к ним приводятся здесь: Matthew Yglesias, ‘Trump just tweeted that «crime in Germany is way up.» It’s actually at its lowest level since 1992’, Vox, 18 June 2018; а также Christopher F. Schuetze and Michael Wolgelenter, ‘Fact Check: Trump’s False and Misleading Claims about Germany’s Crime and Immigration’, New York Times, 18 June 2018.

15 Diane Coyle, GDP: A Brief But Affectionate History, Oxford: Princeton University Press, 2014, pp. 3–4.

16 ‘Report on Greek government deficit and debt statistics’, European Commission, 8 January 2010.

17 Beat Balzli, ‘Greek Debt Crisis: How Goldman Sachs Helped Greece to Mask its True Debt’, Der Spiegel, 8 February 2010, https://www.spiegel.de/international/europe/greek-debt-crisis-how-goldman-sachs-helped-greece-to-mask-its-true-debt-a-676634.html

18 Международный статистический институт ведет летопись этой печальной истории. Последний раз она была обновлена в июле 2018 г. (Дж. О’Хэнлон и Х. Сноррасон): https://isi-web.org/images/news/2018-07_Court-proceedings-against-Andreas-Georgiou.pdf

19 ‘Commendation of Andreas Georgiou’ – Press Release: International Statistical Association, 18 September 2018, https://www.isi-web.org/

20 images/2018/Press%20release%2 °Commendation%20for%20Andreas%20 Georgiou%20Aug%202018.pdf

21 R. Langkjær-Bain, ‘Trials of a statistician’, Significance, 14, 2017, 14–19, https://doi.org/10.1111/j.1740–9713.2017.01052.x; ‘An Augean Stable’, The Economist, 13 February 2016, https://www.economist.com/the-americas/2016/02/13/an-augean-stable; ‘The Price of Cooking the Books’, The Economist, 25 February 2012, https://www.economist.com/the-americas/2012/02/25/the-price-of-cooking-the-books

22 Langkjær-Bain, ‘Trials of a statistician’.

23 Беседа автора с Дениз Ливсли 2 июля 2018 г.

24 ‘Tanzania law punishing critics of statistics «deeply concerning»: World Bank’, Reuters, 3 October 2018, https://www.reuters.com/article/us-tanzania-worldbank/tanzania-law-punishing-critics-of-statistics-deeply- concerning-world-bank-idUSKCN1MD17P

25 Amy Kamzin, ‘Dodgy data makes it hard to judge Modi’s job promises’, Financial Times, 8 October 2018, https://www.ft.com/content/1a008ebe-cad4-11e8-9fe5-24ad351828ab

26 Steven Chase and Tavia Grant, ‘Statistics Canada chief falls on sword over census’, Globe and Mail, 21 July 2010, https://www.theglobeandmail.com/news/politics/statistics-canada-chief-falls-on-sword-over-census/article1320915/

27 Langkjær-Bain, ‘Trials of a statistician’.

28 Nicole Acevedo, ‘Puerto Rico faces lawsuits over hurricane death count data’, NBC News, 1 June 2018; and Joshua Barajas, ‘Hurricane Maria’s official death toll is 46 times higher than it was almost a year ago. Here’s why’, PBS Newshour, 30 August 2018, https://www.pbs.org/newshour/nation/hurricane-marias-official-death-toll-is-46-times-higher-than-it-was-almost-a-year-ago-heres-why; ‘2011 Census Benefits Evaluation Report’, https://www.ons.gov.uk/census/ 2011census/2011censusbenefits/2011censusbenefitsevaluationreport #unquantified-benefits; Ian Cope, ‘The Value of Census Statistics’, https://www.ukdataservice.ac.uk/media/455474/cope.pdf

29 Carl Bakker, Valuing the Census, 2014, https://www.stats.govt.nz/assets/ Research/Valuing-the-Census/valuing-the-census.pdf

30 Mónica I. Feliú-Mójer, ‘Why Is Puerto Rico Dismantling Its Institute of Statistics?’, Scientific American: Voices, 1 February 2018.

31 https://www.cbo.gov/publication/54965

32 Ellen Hughes-Cromwick and Julia Coronado, ‘The Value of US Government Data to US Business Decisions’, Journal of Economic Perspectives, 33(1), 2019, 131–46, https://doi.org/10.1257/jep.33.1.131.

33 Milton and Rose Friedman, Two Lucky People (1998), quoted in Neil Monnery, ‘Hong Kong’s postwar transformation shows how fewer data can sometimes boost growth’, https://blogs.lse.ac.uk/businessreview/2017/06/30/hong-kongs-postwar-transformation-shows- how-fewer-data-can-sometimes-boost-growth/

34 James C. Scott, Seeing Like a State: How Certain Schemes to Improve the Human Condition Have Failed, New Haven: Yale University Press, 1998.

35 Perry Link, ‘China: From Famine to Oslo’, New York Review of Books, 13 January 2011.

36 Смертность при Сталине обсуждается здесь: Timothy Snyder, ‘Hitler vs. Stalin: Who Killed More?’, New York Review of Books, 10 March 2011 (не обращайте внимания на название – статья гораздо более тонкая). Подробнее о переписи 1937 г. см. Daniel Sandford, ‘In Moscow, history is everywhere’, BBC News, 2 November 2012, а также Catherine Merridale, ‘The 1937 Census and the Limits of Stalinist Rule’, Historical Journal, 39(1), 1996, и ‘Called to Account’, The Economist, 3 September 2016, https://www.economist.com/ finance-and-economics/2016/09/03/called-to-account

37 Merridale, ‘The 1937 Census and the Limits of Stalinist Rule’.

38 Adam Tooze, Statistics and the German State, 1900–1945, Cambridge: Cambridge University Press, 2001, p. 257.

39 Беседа автора с Дениз Ливсли 11 марта 2019 г.

40 Hetan Shah, ‘How to save statistics from the threat of populism’, Financial Times, 21 October 2018, https://www.ft.com/content/ca491f18-d383-11e8-9a3c-5d5eac8f1ab4

41 Nicholas Eberstadt, Ryan Nunn, Diane Whitmore Schanzenbach, Michael R. Strain, ‘«In Order That They Might Rest Their Arguments on Facts»: The Vital Role of Government-Collected Data’, AEI/Hamilton Project report, March 2017.

42 Подробнее об отчете Рейнера см. G. Hoinville and T. M. F. Smith, ‘The Rayner Review of Government Statistical Services’, Journal of the Royal Statistical Society, Series A (General) 145(2),1982, 195–207, https://doi.org/10.2307/2981534, а также John Kay, ‘A Better Way to Restore Faith in Official Statistics’, 25 July 2006, https://www.johnkay. com/2006/07/25/a-better-way-to-restore-faith-in-official-statistics/

43 Hughes-Cromwick and Coronado, ‘The Value of US Government Data to US Business Decisions’, https://doi.org/10.1257/jep.33.1.131

44 Jackie Mansky, ‘W.E.B. Du Bois’ Visionary Infographics Come Together for the First Time in Full Color’, Smithsonian Magazine, 15 November 2018, https://www.smithsonianmag.com/history/first-time-together-and- color-book-displays-web-du-bois-visionary-infographics-180970826/; and Mona Chalabi, ‘WEB Du Bois: retracing his attempt to challenge racism with data’, Guardian, 14 February 2017, https://www.theguardian.com/world/2017/feb/14/web-du-bois-racism-data-paris-african-americans-jobs

45 Eric J. Evans, Thatcher and Thatcherism, London: Psychology Press, 2004, p. 30.

46 Ian Simpson, Public Confidence in Official Statistics – 2016, London: NatCEN social research, 2017, https://natcen.ac.uk/media/1361381/ natcen_public-confidence-in-official-statistics_web_v2.pdf

47 The Cabinet Office, Review of Pre-Release Access to Official Statistics, https:// assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/ attachment_data/file/62084/pre-release-stats.pdf

48 Mike Bird, ‘Lucky, Good or Tipped Off? The Curious Case of Government Data and the Pound’, Wall Street Journal, 26 April 2017; and ‘New Data Suggest U.K. Government Figures Are Getting Released Early’, Wall Street Journal, 13 March 2017.

Правило девятое. Помните, что дезинформация тоже бывает привлекательной

1 Подробнее о жизни Флоренс Найтингейл и о ее вкладе в развитие статистики см. Mark Bostridge, Florence Nightingale: The Woman and Her Legend, London: Penguin, 2009; Lynn McDonald (ed.), The Collected Works of Florence Nightingale, Waterloo, Ont: Wilfrid Laurier University Press, 2009-10, и ‘Florence Nightingale: Passionate Statistician’, Journal of Holistic Nursing, 28(1), March 2010; Hugh Small, ‘Did Nightingale’s «Rose Diagram» save millions of lives?’, seminar paper, Royal Statistical Society, 7 October 2010; Cohen, I. Bernard. ‘Florence Nightingale’, Scientific American, 250(3), 1984, 128–37, www.jstor.org/stable/24969329, accessed 13 Mar. 2020; Eileen Magnello, ‘Florence Nightingale: A Victorian Statistician’, Mathematics in School, May 2010, а также ‘The statistical thinking and ideas of Florence Nightingale and Victorian politicians’, Radical Statistics, 102.

2 Черновик письма Джона Сазерленда (предположительно, написан под диктовку Флоренс Найтингейл) Уильяму Фарру, март 1861 г.

3 Цитаты приведены по Marion Diamond and Mervyn Stone, ‘Nightingale on Quetelet’, Journal of the Royal Statistical Society, 1, 1981, 66–79.

4 Alberto Cairo, The Functional Art, Berkeley, CA: Peachpit Press, 2013.

5 Robert Venturi, Denise Scott Brown, Steven Izenour, Learning from Las Vegas: The Forgotten Symbolism of Architectural Form, Cambridge, MA: MIT Press, 1977; see also https://99percentinvisible.org/article/lessons-sin-city- architecture-ducks-versus-decorated-sheds/; and Edward Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, Cheshire, CT: Graphics Press, 1983, 2001, pp. 106–121.

6 Scott Bateman, Regan L. Mandryk, Carl Gutwin, Aaron Genest, David McDine, Christopher Brooks, ‘Useful Junk? The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts’, ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI), 2010.

7 Linda Rodriguez McRobbie, ‘When the British wanted to camouflage their warships, they made them dazzle’, Smithsonian Magazine, 7 April 2016, https://www.smithsonianmag.com/history/when-british-wanted- camouflage-their-warships-they-made-them-dazzle-180958657/

8 David McCandless, Debtris US, 30 December 2010, https://www.youtube. com/watch?v=K7Pahd2X-eE

9 https://informationisbeautiful.net/visualizations/the-billion-pound-o-gram

10 Brian Brettschneider, ‘Lessons from posting a fake map’, Forbes.com, 23 November 2018, https://www.forbes.com/sites/brianbrettschneider/2018/ 11/23/lessons-from-posting-a-fake-map/#5138b31959ec

11 Florence Nightingale, ‘Notes on the Health of the British Army’, quoted in Lynn McDonald (ed.), The Collected Works of Florence Nightingale, vol. 14, p. 37.

12 McDonald (ed.), The Collected Works of Florence Nightingale, vol. 14, p. 551.

13 Письмо Флоренс Найтингейл Сидни Герберту от 19 августа 1857 г.

14 Alberto Cairo, How Charts Lie, New York: W. W. Norton, 2019, p. 47.

15 William Cleveland, The Elements of Graphing Data, Wadsworth: Monterey, 1994; Gene Zelazny, Say it with Charts, New York: McGraw-Hill, 1985; Naomi Robbins, Creating More Effective Graphs, New Jersey: Wiley, 2005.

16 Edward Tufte, Envisioning Information, Cheshire CT: Graphics Press, 1990.

17 Larry Buchanan, ‘Idea of the Week: Inequality and New York’s Subway’, New Yorker, 15 April 2013, https://www.newyorker.com/news/news-desk/idea-of-the-week-inequality-and-new-yorks-subway

18 Simon Scarr, ‘Iraq’s Bloody Toll’, South China Morning Post, https://www. scmp.com/infographics/article/1284683/iraqs-bloody-toll

19 Andy Cotgreave, ‘Lies, Damned Lies and Statistics’, InfoWorld, https://www. infoworld.com/article/3088166/why-how-to-lie-with-statistics-did-us-a- disservice.html

20 Письмо Уильяма Фарра Флоренс Найтингейл от 24 ноября 1863 г., цитируется по: John M. Eyler, Victorian Social Medicine: The Ideas and Methods of William Farr, London: Johns Hopkins Press, 1979, p. 175.

21 https://www.sciencemuseum.org.uk/objects-and-stories/ f lorence-nightingale-pioneer-statistician

Правило десятое. Не бойтесь изменить свое мнение

1 Leon Festinger, Henry Riecken and Stanley Schachter, When Prophecy Fails, New York: Harper-Torchbooks, 1956.

2 Walter A. Friedman, Fortune Tellers: The Story of America’s First Economic Forecasters, Princeton: Princeton University Press, 2013; and Sylvia Nasar, Grand Pursuit, London: Fourth Estate, 2011.

3 Friedman, Fortune Tellers.

4 Irving Fisher, How to Live, New York: Funk and Wagnalls, 21st edition, 1946.

5 Mark Thornton, The Economics of Prohibition, Salt Lake City: University of Utah Press, 1991.

6 Esther Ingliss-Arkell, ‘Did a case of scientific misconduct win the Nobel prize for physics?’, https://io9.gizmodo.com/did-a-case-of-scientific-misconduct-win-the-nobel-prize-1565949589

7 Richard Feynman, ‘Cargo Cult Science’, speech at Caltech, 1974: http:// calteches.library.caltech.edu/51/2/CargoCult.htm

8 M. Henrion and B. Fischhoff, ‘Assessing Uncertainty in Physical Constants’,

9 American Journal of Physics, 54, 1986, 791–8, https://doi.org/10.1119/1.14447

10 Беседа автора с Йонасом Олофссоном 22 января 2020 г.

11 T. C. Brock and J. L. Balloun, ‘Behavioral receptivity to dissonant information’, Journal of Personality and Social Psychology, 6(4, Pt.1), 1967, 413– 28, https://doi.org/10.1037/h0021225

12 B. Fischhoff and R. Beyth, ‘«I knew it would happen»: Remembered probabilities of once-future things’, Organizational Behavior & Human Performance, 13(1), 1975, 1–16, https://doi.org/10.1016/0030-5073(75)90002-1

13 Philip Tetlock, Expert Political Judgement, Princeton: Princeton University Press, 2005; Philip Tetlock and Dan Gardner, Superforecasting: The Art and Science of Prediction, New York: Crown, 2015, p. 184.

14 Welton Chang, Eva Chen, Barbara Mellers, Philip Tetlock, ‘Developing expert political judgment: The impact of training and practice on judgmental accuracy in geopolitical forecasting tournaments’, Judgment and Decision Making, 11(5), September 2016, 509–26.

15 Tetlock and Gardner, Superforecasting, p. 127.

16 Nasar, Grand Pursuit; and John Wasik, Keynes’s Way to Wealth, New York: McGraw-Hill, 2013.

17 Anne Emberton, ‘Keynes and the Degas Sale’, History Today, 46(1), January 1996; Jason Zweig, ‘When Keynes Played Art Buyer’, Wall Street Journal, 30 March 2018; ‘The Curious Tale of the Economist and the Cezanne in the Hedge’, 3 May 2014, https://www.bbc.co.uk/news/magazine-27226104

18 David Chambers and Elroy Dimson, ‘Retrospectives: John Maynard Keynes, Investment Innovator’, Journal of Economic Perspectives, 27(3), 2013, 213-28, https://doi.org/10.1257/jep.27.3.213

19 M. Deutsch and H. B. Gerard, ‘A study of normative and informational social influences upon individual judgment’, Journal of Abnormal and Social Psychology, 51(3), 1955, 629–36, https://doi.org/10.1037/h0046408

20 Philip Tetlock, Twitter, 6 January 2020, https://twitter.com/PTetlock/ status/1214202229156016128.

21 Nasar, Grand Pursuit, p. 314.

22 Friedman, Fortune Tellers.

Золотое правило. Сохраняйте любознательность

1 Орсон Уэллс в разговоре со студентами Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, 1941 г.

2 Onora O’Neill, Reith Lectures 2002, Lecture 4: ‘Trust and transparency’, http://downloads.bbc.co.uk/rmhttp/radio4/transcripts/20020427_reith.pdf

3 Dan M. Kahan, David A. Hoffman, Donald Braman, Danieli Evans Peterman and Jeffrey John Rachlinski, ‘«They Saw a Protest»: Cognitive Illiberalism and the Speech-Conduct Distinction’, 5 February 2011, Cultural Cognition Project Working Paper no. 63; Stanford Law Review, 64, 2012; Temple University Legal Studies Research Paper no. 2011–17, available at: https://ssrn.com/abstract=1755706

4 Dan Kahan, ‘Why Smart People Are Vulnerable to Putting Tribe Before Truth’, Scientific American: Observations, 3 December 2018, https:// blogs.scientificamerican.com/observations/why-smart-people-are- vulnerable-to-putting-tribe-before-truth/; Brian Resnick, ‘There may be an antidote to politically motivated reasoning. And it’s wonderfully simple’, Vox.com, 7 February 2017, https://www.vox.com/science-and- health/2017/2/1/14392290/partisan-bias-dan-kahan-curiosity; D. M. Kahan, A. Landrum, K. Carpenter, L. Helft and K. Hall Jamieson, ‘Science Curiosity and Political Information Processing’, Political Psychology, 38, 2017, 179–99, https://doi.org/10.1111/pops.12396

5 Беседа автора с Дэном Каханом 24 ноября 2017 г.

6 J. Kaplan, S. Gimbel and S. Harris, ‘Neural correlates of maintaining one’s political beliefs in the face of counterevidence’, Scientific Reports, 6(39589), 2016, https://doi.org/10.1038/srep39589

7 G. Loewenstein, ‘The psychology of curiosity: A review and reinterpretation’, Psychological Bulletin, 116(1), 1994, 75–98, https://doi.org/10.1037/0033-2909.116.1.75

8 L. Rozenblit and F. Keil, ‘The misunderstood limits of folk science: an illusion of explanatory depth’, Cognitive Science, 26, 2002, 521–62, https://doi.org/ 10.1207/s15516709cog2605_1

9 P.M. Fernbach, T. Rogers, C.R. Fox and S.A. Sloman, ‘Political Extremism Is Supported by an Illusion of Understanding’, Psychological Science, 24(6), 2013, 939–46, https://doi.org/10.1177/0956797612464058

10 Steven Sloman and Philip M. Fernbach, ‘Asked to explain, we become less partisan’, New York Times, 21 October 2012.

11 Michael F. Dahlstrom, ‘Storytelling in science’, Proceedings of the National Academy of Sciences, 111 (Supplement 4), September 2014, 13614–20, https:// doi.org/ 10.1073/pnas.1320645111

12 Bruce W. Hardy, Jeffrey A. Gottfried, Kenneth M. Winneg and Kathleen Hall Jamieson, ‘Stephen Colbert’s Civics Lesson: How Colbert Super PAC Taught Viewers About Campaign Finance, Mass Communication and Society’, Mass Communication and Society 17(3), 2014, 329–53, https://doi.org/ 10.1080/15205436.2014.891138

13 ‘The Planet Money T-Shirt’: https://www.npr.org/series/262481306/planet-money-t-shirt-project-series?t=1580750014093

14 Economics: The Profession and the Public, семинар в Казначействе, 5 мая 2017 г., Лондон.

15 Quote Investigator: https://quoteinvestigator.com/2015/11/01/cure/

16 Фраза «Почему этот лживый бесстыдник мне лжет?» принадлежит известному британскому журналисту Луи Херрену.

Благодарности

Почти 15 лет прошло с того дня, как Никола Мейрик ни с того ни с сего написал мне и предложил вести программу о статистике на Radio 4. С тех пор я член семьи «Более-менее» – это и радость, и привилегия. В этой книге я писал о том, что узнал с того самого дня, так что все это – заслуга Николы.

Я благодарен всем сотрудникам BBC – исследователям, продюсерам, репортерам и звукорежиссерам, которые сделали все возможное, чтобы меня было приятно слушать. По моим прикидкам, за эти годы над проектом успели поработать около 100 человек. Я особенно благодарен Ричарду Фентону-Смиту и Лиззи Макнил, работавшим над выпусками про преждевременные роды и огнестрельное оружие – это помогло мне проиллюстрировать главу три. Мне очень повезло с редактором, Ричардом Вадоном (повезло ли ему со мной?..) и рядом первоклассных продюсеров, прежде всего с Рут Александер, Иннес Боуэн, Ричардом Найтом, Кейт Лэмбл и Шарлоттой Макдональд. Эндрю Дилонт, работавший над программой в соавторстве с Майклом Бластлэндом, всегда приходил на помощь, когда мне нужен был совет.

Члены Королевского общества статистики под руководством Хетана Шаха сделали все, чтобы я почувствовал себя стопроцентным почетным статистиком. Я благодарен всем им. Особенно в написании книги помогли мне два эксперта по статистике, Дениз Ливсли и Дэвид Шпительхалтер.

Дэвид Боданис, Пол Клемперер и Билл Ли прочитали всю мою рукопись – поступок поистине благородный – и поделились бесценными комментариями, а Бруно Джуссани заметил в черновом варианте важную ошибку. Джулия Бартон, Райан Дилли, Миа Лобел и Джейкоб Вейсберг из издательства «Pushkin Industries» поделились комментариями по поводу сценария подкаста, что сильно улучшило десятую главу, а работать с ними было одно удовольствие. Книга сильно выиграла благодаря тщательной и проницательной редакторской работе Эндрю Райта; то же было и с рядом моих предыдущих работ. Он великолепный профессионал и настоящий друг.

Спасибо всем ученым и писателям, на чьих работах основана эта книга. С одними из них я беседовал и переписывался лично, о работах других узнавал через написанное ими. Особенно я признателен Анджане Ахудже, Майклу Бластлэнду, Альберто Кайро, Энди Котгриву, Кэйт Крофорд, Кенну Кукьеру, Эндрю Дилноту, Энн Эмбертон, Баруху Фишхоффу, Уолтеру Фридману, Ханне Фрай, Кайсеру Фангу, Дэну Гарднеру, Эндрю Гельману, Бену Голдакру, Ребекке Голдин, Дэвиду Хэнду, Дэну Кахану, Дэниелю Канеману, Эйлин Макнелло, Виктору Майер-Шенбергеру, Линн Макдональд, Дэвиду Макрейни, Барбаре Меллерс, Эрролу Моррису, Уиллу Мою, Терри Маррею, Сильвии Насар, Кэти О’Нил, Оноре О’Нил, Кэролайн Криадо Перес, Роберту Проктору, Джейсону Рейфлеру, Алексу Рейнхарту, Анне Рослинг Реннлунд, Максу Розеру, Хансу Рослингу, Беньямину Шайбехенне, Джанелль Шейн, Хью Смоллу, Люси Смит, Филиппу Тетлоку, Эдварду Тафти, Патрику Вулфу, Дэвиду Вуттону, Фрэнку Винну, Эду Йонгу и Джейсону Цвейгу.

Тим Уайтинг и Нития Рэй из издательства «Little, Brown and Company» проявили чудеса терпеливости, когда процесс правки текста затянулся из-за коронавируса. Дэн Баладо и Холли Харли, а также Джейк Моррисси, мой редактор в американском издательстве «Riverhead Books», проделали невероятную редакторскую работу. Разумеется, признателен я и чудеснейшим Салли Холлоуэй, Зоуи Паньямента и всему коллективу «Felicity Brian Associates».

Как и раньше, я благодарен поддержке и терпению моих редакторов в «The Financial Times», в особенности Элис Фишберн, Брук Мастерс и Алеку Расселу. Постоянные читатели «The Financial Times» заметят, что некоторые идеи в этой книге были сначала опробованы в этой газете. Я люблю «The Financial Times» и счастлив, что могу внести в нее свой вклад.

Спасибо моим детям, Стелле, Африке и Герби, просто за то, что вы есть. И спасибо Фрэн Монкс. Не буду даже пытаться перечислить, за что я тебе благодарен, иначе пришлось бы написать еще одну книгу.

Об авторе

Тим Харфорд – старший колумнист газеты «The Financial Times» и ведущий программ «Поучительные истории» и «Более-менее» (Radio 4).

Он почетный член Королевского общества статистики, сотрудник Наффилд-колледжа в Оксфорде и обладатель многочисленных наград за экономическую и статистическую публицистику.

В 2019 он стал рыцарем Ордена Британской империи за «вклад в улучшение понимания экономики». Тим живет в Оксфорде с женой и тремя детьми. Он также автор книг «Экономист под прикрытием», «Адаптируйся!», «Хаос», «50 изобретений, которые создали современную экономику» и «Еще 50 изобретений, которые создали современную экономику».

Примечания

1

В качестве акта сладкой мести Хилл позже показал, как вылечить туберкулез, в ходе того, что принято считать первым строго рандомизированным клиническим исследованием.

2

Деятельность социальной сети запрещена на территории РФ на основани осуществления экстремистской деятельности.

3

Этот афоризм популярен среди статистиков. Его часто приписывают математику Фредерику Мостеллеру.

4

В обоих случаях не исключено, что на прогнозы повлиял не денежный бонус (весьма незначительный), а эмоциональная составляющая роли. В любом случае от того, с какой стороны они смотрели на ситуацию, напрямую зависели принятые ими решения.

5

Политике, когда представителям меньшинств дают преимущества при поступлении в университет, найме и т. д. – Прим. пер.

6

В этом эксперименте, чтобы понять, насколько человек разбирается в политике, ему задавали вопрос о том, как работает правительство в США, – к примеру, сколько голосов конгрессменов нужно, чтобы президентское вето не вступило в силу?

7

Уверен, что и сам я тут не безгрешен, но как именно – не пойму.

8

Д. Канеман «Думай медленно… решай быстро», М., АСТ, 2021.

9

Ответы: 5 центов; 47 дней. Возможно, сегодня второй вопрос не так сложен, как раньше. Площадь листьев кувшинок растет по экспоненте, а в пандемию каждому пришлось узнать, что это означает.

10

Возможно, полезно будет задать и другой вопрос: «Почему я так себя при этом чувствую?»

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».

14

И кого мы называем детьми? Тех, кому 5? 10? 16 лет?

15

Даже понятие «массовая стрельба» не так уж однозначно. У ЦРУ есть база данных по случаям массовых убийств, но эти убийства включают только нападения в общественных местах. Таким образом исключаются многочисленные инциденты, связанные с наркоторговлей, а также убийства дома. «Архив огнестрельного насилия» считает по-другому и эти инциденты тоже учитывает. Это значительно меняет итог – но в любом случае количество убитых в результате массовой стрельбы – лишь малая доля всех смертей, связанных с использованием огнестрельного оружия.

16

Часто рассказывают такую историю. Дональд Трамп, никакой еще не президент, погрязший в долгах после неудачных сделок с недвижимостью, смотрит на бездомного и говорит дочке: «Видишь этого бомжа? У него на миллиард долларов больше, чем у меня». Не знаю, выдумка это или нет, но к логике тут не придерешься.

17

Я использовал «Доклад о всемирном благосостоянии» от 2018 года. Данные в версии 2013 года, которыми пользовались авторы списка «85 самых богатых людей», немного отличаются, но общая картина претерпела лишь незначительные изменения.

Credit Suisse в своих подсчетах не учитывал, причитаются ли людям пенсии. Это cущественно, так как для тех, кому выплачивают государственную пенсию, это важный источник средств. Сложно сказать, как бы изменились данные о неравенстве, если бы пенсии принимались в расчет. Может быть, показатель увеличился бы (так как многие люди из самых беднейших слоев их не получают), а может быть, и уменьшился бы (поскольку для бедных людей в богатых странах государственная пенсия – значимый капитал). Навскидку думаю, что показатель неравенства увеличился бы, но это лишь предположение. Я могу сильно заблуждаться. Если брать данные по всему миру, то треть пожилых людей не получает вообще никакой пенсии.

18

Есть еще один популярный критерий измерения неравенства. Это коэффициент Джини, с которым мы познакомимся в следующей главе. Данные, полученные с использованием этого способа, говорят о том же: на фоне кризиса неравенство уменьшилось.

19

К примеру, в 2019 в Лондоне произошло 149 убийств – это самый высокий показатель за десятилетие. С 2016 года число убийств растет. Медиа раздувают этот рост до масштабов апокалипсиса. Если учитывать контекст, все не так пугающе, хотя хорошего тоже мало. Что это: случайная помеха или изменение многолетней тенденции на снижение числа убийств? Фраза «Время покажет» навязла у всех на зубах, но тем не менее так и есть.

20

Если бы за стену платила Мексика, цена взлетела бы почти до 200 долларов, поскольку в Мексике живет меньше людей, чем в США. Но это лишь гипотетическая ситуация.

21

Менее показательна привычка писать что-то вроде «если бы государственный долг США представлял собой цепочку долларовых банкнот, выстроенных в цепочку, она растянулась бы до самого космоса/до Луны / до Солнца». Некоторые журналисты считают, что это отличный способ заявить о себе. Число в контексте – это? Обычно я становлюсь глупее, когда дохожу до конца таких фраз. Вы знаете, сколько долларовых банкнот лежит в стопке высотой в ярд? (Около 8000. Пришлось, конечно, погуглить. Кто угодно сделал бы также.) И где, считается обычно, начинается космос? Атмосфера находится на высоте 100 километров над уровнем моря, а Луна находится почти в 400 000 километров, а солнце за 150 миллионов километров – так что куча денег, которая тянется к солнцу намного больше той, что простирается до космоса. По моим расчетам, Государственный долг США был бы грудой долларовых банкнот, достигающих Луны шесть раз. Теперь понятнее? Мне гораздо легче представить и понять, что это около 70 000 долларов на одного гражданина США.

22

Впрочем, их можно было понять: Льюис был автором книг «Коты в новостях» и «Собаки в новостях».

23

Если вернуться к примеру с баскетболом, это как если бы судья понял, что необходимый отрыв можно получить, если исключить штрафные броски. В спорте сложно себе такое представить, но в науке пробовать разные методы – дело святое. Вот только риск угодить в статистическую ловушку слишком велик.

24

Напомню, что Иоаннидис – тот самый эпидемиолог, который в марте 2020 предупреждал о «крупнейшем на нашем веку провале доказательной медицины», когда мировое сообщество столкнулось с пандемией коронавируса, имея крайне скудные данные.

25

Или попробуйте вот что: прочитав статью или пост в соцсети об очередном невероятном открытии, спросите себя, как бы вы рассказали об этом другу? Знаете ли вы, как проводилось исследование и почему именно так? Было ли это неожиданностью или эксперты и так об этом догадывались? Если у вас получится что-то вроде «какие-то там ученые открыли, что из-за черники бывает рак», журналисту явно есть над чем поработать.

26

Деятельность социальных сетей запрещена на территории РФ по основаниям осуществления экстремистской деятельности.

27

Если быть точнее, «рецепт», разработанный на редкость педантичным шеф-поваром. Большинство рецептов предполагают, что у вас есть здравый смысл и какие-то моменты можно не проговаривать, однако, если алгоритм разработан для компьютера, все шаги должны быть прописаны «от» и «до».

28

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

29

Дело усложнялось переводом единиц измерения. Свои замеры Вундерлих делал в Цельсиях и в итоге получил диапазон в районе 37 градусов. Поскольку он стремился к наибольшей точности, подразумевалось, что этот диапазон составляет максимум один градус по Цельсию, то есть от 36,5 °C до 37,5 °C. Но когда немецкие статьи Вундерлиха перевели на английский, чтобы охватить большую аудиторию, температуру из Цельсиев перевели в Фаренгейты, получив 96,8°F. В результате врачи, читавшие статью, думали, что температура измерялась с точностью до 1/10 градуса по Фаренгейту, а не с точностью до одного градуса по Цельсию. Точность новой температуры составляла почти в 20 раз больше температуры изначальной, но в реальности изменились лишь единицы измерения.

30

Ускоритель частиц может превратить неблагородные металлы в золото, но стоить это будет недешево. В 1980 ученые облучили висмут, металл, отчасти схожий со свинцом, и создали несколько атомов золота. Обошлось это в квадриллион долларов за унцию (около 28 граммов) – не самая экономная затея.

31

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

32

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

33

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

34

Она была также президентом Американской экономической ассоциации, заместителем главы Федеральной резервной системы и главой Административно-бюджетного управления. Кроме того, она, по словам газеты «The Washington Post», «спасла Вашингтон», так как в 1990-х помогла ему выбраться из локального налогово-бюджетного кризиса. Из-за такого числа высоких постов ее как-то раз назвали «десятиборцем» государственной службы.

35

К примеру, двое ученых в своем научном исследовании, опубликованном в 2000 году, обнаружили, что администрации президентов-демократов в своих прогнозах часто слишком пессимистично смотрели на процент инфляции, а администрации демократов – на безработицу. Прогнозы БУК не грешили ни тем, ни другим и в целом были точнее.

36

Как случилось, что сразу несколько экспертов по Найтингейл неправильно это поняли? Неизвестно, кто первым сделал эту ошибку, но, возникнув, она стала распространяться, и я сам повторил ее в статье для «The Financial Times». Я впервые заподозрил неладное, когда читал биографию намного менее знаменитого Уильяма Фарра, где сообщалось, что письмо было написано не Фарром, а Фарру. Я связался с чудесными архивистами в Британской библиотеке и выяснил, что от письма остался только неподписанный черновик. Почерк был почерком доктора Джона Сазерленда, близкого соратника Найтингейл. Он часто помогал ей с черновиками и, возможно, в этом случае писал под диктовку. Письмо безусловно предназначено Фарру. Даже если диктовала не Найтингейл, оно, скорее всего, отражало ее взгляды. Вот как это объясняет профессор Линн Макдональд, редактор многотомного собрания работ Найтингейл: «Возможно, она это переписала и отправила, но письмо, очевидно, пропало. [Сазерленд и Найтингейл] разделяли схожие взгляды. Это и ее мысли, и его тоже» (Email от 31 мая 2019).

37

Справедливости ради отмечу: случается, что информация, визуализированная в простом графике, действительно напоминает какую-то фигуру, подобно тесту Роршаха. К примеру, если нарисовать график безработицы и инфляции в Японии, так называемую «кривую Филлипса», можно заметить кое-что любопытное. Как писали в 2006 году в одной экономической газете – «ЯПОНСКАЯ КРИВАЯ ФИЛЛИПСА ПОХОЖА НА ЯПОНИЮ».

38

На обложке журнала «The Big Issue» в марте 2020-го года поместили портрет Флоренс Найтингейл и призвали «восславить королеву чистых рук», которая «помогает нам бороться с коронавирусом». Но для революции в здравоохранении чистых рук недостаточно; необходима детективная работа по сбору статистики. Коронавирус напомнил нам о том, как важно мыть руки, но, что куда важнее, он научил нас, что для борьбы с эпидемией нужен доступ к самой свежей и точной информации. Флоренс Найтингейл об этом знала почти два века назад. Лично я предпочитаю восславлять ее не как королеву чистых рук, а как исследовательницу данных.

39

Это шутка – круговая диаграмма вам тут не поможет.

40

Кло – от англ. clothing – одежда. – Прим. пер.

41

Если позволите, я не буду пытаться дать определение этим константам. Для нашего разговора важно то, что их сложно точно измерить и что каждая попытка получить более точный результат систематически искажалась результатами предыдущих измерений.

42

Мне, конечно, не следовало бы называть этот вопрос «простым». В Соединенном королевстве, согласно Бюро национальной статистики (статистический отчет от 29 ноября 2019 года), из браков, заключенных в 1965 году, разводом окончились 22 %. Со временем этот процент рос: из браков, заключенных в 1995 году, к 2015 году распались 38 %. Есть основания предполагать, что процент разводов снова падает, но, разумеется, сейчас слишком рано гадать, сколько браков, заключенных в этом году, продлятся следующие 20 лет. Очевидно, что в зависимости от своих взглядов и от доступной информации разные люди выберут разные базовые проценты. На чем основывать подсчеты: на всех браках, заключенных в Соединенном королевстве? На всех недавно заключенных браках? На всех браках между людьми определенного возраста или с определенным уровнем образования? Если говорить начистоту, простотой тут и не пахнет. Но лучше гадайте, опираясь на выбранные данные, чем на данные, взятые с потолка и без какого-либо контекста.

43

Исследование назвали «Они увидели протест», по аналогии с классическим психологическим экспериментом 1954 года, «Они увидели матч», в ходе которого фанаты команд-противников демонстрировали подобное искаженное восприятие при просмотре агрессивного матча по американскому футболу.

44

Разумеется, тролли, популисты, разжигатели вражды и прочие профессиональные спорщики стараются вести дискуссию так, чтобы подавить любознательность и укрепить предубеждения. Но любознательные люди с широкими взглядами также могут – и должны – влиять на ход дискуссии и действовать им в противовес.

45

Мне довелось быть гостем шоу «Отчет Кольбера». Стивен был само гостеприимство. Перед началом шоу он, в роли самого себя, объяснил принцип шоу: «Я буду играть роль, и это будет роль идиота». Затем, перевоплотившись в героя: «Ох и порву я тебя, Харфорд!»

46

А если любознательность дремлет, люди ни в чем не разберутся, пока ее не пробудить. Помните, я рассказывал про авторов телепередачи о причинах увеличения неравенства, которые не удосужились проверить, увеличивается ли оно на самом деле? Скорее всего, им не хватило любознательности.

47

Когда Майкл Гоув, сторонник Брексита, произнес это, он имел в виду экспертов из международных организаций, таких как Всемирный валютный фонд, но фраза начала жить своей жизнью.

Content

Тим Харфорд
Ложь, наглая ложь и статистика: приемы, которые помогут видеть правду за цифрами

Вступление Как лгать при помощи статистики

Правило первое Прислушайтесь к голосу сердца

Правило второе Учитывайте свой личный опыт

Правило третье Не спешите с подсчетами

Правило четвертое Чтобы увидеть всю картину, отступите на шаг назад

Правило пятое Узнайте предысторию

Правило шестое Спросите, кого не хватает

Правило седьмое Требуйте прозрачности от компьютера

Правило восьмое Цените краеугольный камень статистики

Правило девятое Помните, что дезинформация тоже бывает привлекательной

Правило десятое Не бойтесь изменить свое мнение

Золотое правило Сохраняйте любознательность

Примечания

Благодарности

Об авторе

Примечания