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 реанимации9. 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
