польза от них несомненна, но если мы управляем супермаркетом, то, вероятно, нам будет интересно, что произойдет завтра, на следующей неделе или через месяц. Мы бы хотели знать, кто, что, когда и сколько купит в будущем. Какие товары могут закончиться на полках, если не заказать их впрок? Как могут измениться предпочтения людей в отношении брендов? Другими словами, нам нужны данные, которые не собираются. Это связано с самой природой времени, и здесь фигурируют темные данные DD-тип 7: данные, меняющиеся со временем.
Помимо этого, интересно узнать, как вели бы себя люди, если бы мы, скажем, более плотно заставили товарами полки, или разместили их как-то иначе, или изменили часы работы супермаркета. Такие данные называются контрфактуальными, поскольку они противоречат реальным фактам – они о том, что случилось бы, если бы произошло нечто, чего на самом деле не происходило. Контрфактуальные данные классифицируются как DD-тип 6: данные, которые могли бы существовать.
Излишне говорить, что контрфактуальные данные интересуют не только менеджеров супермаркетов. Все мы принимаем те или иные лекарства и при этом, разумеется, доверяем врачу, который их прописал, предполагая, что лекарства прошли тестирование и были признаны эффективными. Но как бы вы себя чувствовали, если бы вдруг обнаружили, что ваши лекарства не были проверены? И не было собрано данных о том, помогают ли они вообще? Вдруг они делают только хуже? А если они даже и были протестированы и рекомендованы, то ускоряют ли эти лекарства на самом деле процесс выздоровления? А может быть, их не сравнивали с другими препаратами, чтобы оценить эффективность? В истории со слоновьим порошком такое сравнение принятых мер с бездействием быстро показывает, что для отпугивания слонов отсутствие действия так же эффективно, как и применение порошка. (А это, в свою очередь, может привести к следующему, не менее полезному выводу, что никаких слонов, которых надо отпугивать, просто нет.)
Возвращаясь к понятию «исчерпывающие данные», стоит отметить, что часто контекст делает явно бессмысленной саму возможность иметь «все» данные. Возьмите, например, свой вес. Узнать его легко – достаточно встать на весы. Однако уже не так легко будет повторно получить те же данные. Даже если сразу же встать на весы снова, результат, скорее всего, будет немного другим, особенно если попытаться измерить его с точностью до грамма. Никакие физические измерения нельзя считать абсолютно точными в результате погрешностей или случайных колебаний, возникающих вследствие очень незначительных изменений условий (DD-тип 10: ошибки измерения и неопределенность). Для решения этой проблемы ученые, измеряющие параметры какого-либо явления – скажем, скорость света или заряд электрона, проводят серию измерений, а затем усредняют значения. Можно сделать тысячи и миллионы измерений, но очевидно, что невозможно сделать «все» измерения. В этом контексте просто не существует понятия «все», а значит, не существует и исчерпывающих данных.
Следующий тип темных данных хорошо иллюстрируется
