Выбрать главу

Иногда предельно ясно, как неверное истолкование статистики приводит к плохим решениям. Так, нельзя оценить адекватность антикоронавирусных мер, не зная точного числа заболевших. В других случаях – например, далее мы рассмотрим, вызывает ли бекон рак и повышает ли потребление газировки склонность к насилию, – опасность не так очевидна. При этом все мы, чтобы ориентироваться в мире, постоянно осознанно или неосознанно опираемся на числа. Пьем красное вино, занимаемся спортом, вкладываем средства – и всё это исходя из предположения, что преимущества (с точки зрения удовольствия, здоровья или богатства) перевешивают риски. Мы должны знать о них и оценивать их, чтобы делать разумный выбор. А представления о преимуществах и рисках мы зачастую получаем из СМИ.

Не стоит полагаться на то, что СМИ всегда дают точные числа без преувеличений и выбора эффектных ракурсов. И дело не в том, что медиа стремятся вас обмануть, – просто им нужно рассказывать об удивительных, интересных и поразительных вещах, чтобы вы покупали газеты и смотрели передачи. А еще потому, что они – и мы – жаждут историй, где у проблем есть очевидные причины и решения. Если же выбирать самые удивительные, интересные и поразительные числа, то многие из них вполне могут оказаться неверными или сбивающими с толку.

Кроме того, хотя журналисты обычно умны и (вопреки стереотипам) имеют добрые намерения, они, как правило, не очень ладят с числами. Поэтому числа, которые вы видите в СМИ, нередко неверны. Не всегда, но достаточно часто – не теряйте бдительности.

К счастью, пути искажения чисел бывают вполне предсказуемыми. Например, эффектный результат можно получить, выбрав какую-то экстремальную точку или удачное начало отсчета, а также многократно перебирая данные, пока не найдется что-то интересное. Результат можно преувеличить, если говорить не о реальном изменении, а о процентном. С помощью чисел создается видимость причинно-следственной связи там, где есть простая корреляция. Существует и масса других способов. Эта книга научит вас замечать некоторые из них.

Мы вовсе не утверждаем, что никаким цифрам из СМИ нельзя верить. Мы просто хотим научить вас разбираться, каким и когда верить можно.

Математику мы постарались свести к минимуму. Почти все, что похоже на уравнение, вынесено из основного текста в отдельные врезки. Их читать необязательно – вы и так все поймете.

Но мы не могли совсем обойтись без технических понятий, поэтому изредка в книге будут попадаться выражения типа p = 0,049 или r = —0,4; пусть они вас не пугают. Это лишь краткие формы записи совершенно простых житейских понятий – вы их, несомненно, легко поймете.

Книга разделена на 22 короткие главы. В каждой – на примерах, взятых из СМИ, – рассматривается какой-то один способ неправильной интерпретации чисел. Мы надеемся, что к концу каждой главы вы поймете, в чем проблема, и научитесь ее распознавать. Нам кажется, что лучше всего начать с чтения первых восьми глав – в них изложены идеи, которые помогут понять остальное. Но если вам нравится перескакивать с одного на другое – так тоже можно. Если мы опираемся на что-то уже описанное, то указываем на это.

В конце книги мы излагаем ряд предложений по совершенствованию работы СМИ – то, как можно избежать ошибок, которые мы обсуждаем. Мы надеемся, что эта книга станет своего рода руководством по правильной подаче статистики. Будет здорово, если вы посоветуете следовать ему тем СМИ, которые читаете или смотрите.

А теперь вперед.

Глава 1

Как числа могут вводить в заблуждение

Со статистикой врать легко, а без – еще легче.

Приписывается статистику Фредерику Мостеллеру

Из-за COVID-19 человечество прошло ускоренный (и весьма дорогостоящий!) курс статистики. Все были вынуждены в сжатые сроки познакомиться с экспоненциальными кривыми и интервалами неопределенности, ложноположительностью и ложноотрицательностью, усвоить разницу между уровнем инфекционной смертности и показателем летальности. Некоторые из этих понятий, бесспорно, сложны, но даже те, что на первый взгляд кажутся простыми, – например, количество умерших от вируса – на поверку вызывают затруднения. В первой главе мы рассмотрим, как обычные с виду числа могут удивительным образом сбивать с толку.