при каждом запуске от температуры в градусах Фаренгейта. Так, при 53 ºF – самой низкой температуре воздуха при запусках в прошлом – три уплотнительных кольца достигали критического состояния, а при 75 ºF, что было самой высокой температурой, при которой осуществлялся запуск, критического состояния достигли два уплотнительных кольца. Мы видим, что нет устойчивой связи между температурой при запуске и числом поврежденных уплотнительных колец.
Однако если мы добавим отсутствующие данные по запускам, при которых не наблюдалось критических состояний уплотнительных колец, то получим совсем иную картину, изображенную на рис. 1, b. И закономерность становится очевидной. Фактически все запуски, которые произошли при температуре ниже 65 ºF, приводили к критическому состоянию уплотнительных колец, и лишь 4 из 21 запуска, осуществленных при более высоких температурах, дали подобный результат. На диаграмме четко видна закономерность – чем ниже температура, тем выше риск. И что еще хуже, прогнозируемая температура была намного ниже минимальной, при которой ранее проводились запуски (DD-тип 15: экстраполяция за пределы ваших данных).
Отсутствующие данные имеют решающее значение для понимания происходящего.
В истории Challenger, однако, остался один загадочный момент. Хотя официальному расследованию потребовался не один месяц, чтобы сделать выводы о причинах аварии, цена акций Morton Thiokol упала на 11,86 % прямо в день катастрофы. При этом изменения цены акций компании даже на 4 % были редкостью. Котировки акций других компаний, принимавших участие в создании ракеты-носителя, также упали, но существенно меньше. Такое ощущение, что рынок знал о настоящей причине аварии. Неужели снова темные данные?
Сила темных данных
Этот последний пример показывает, насколько катастрофическими могут стать ситуации, когда не обращают внимания на темные данные. А они, по всей видимости, представляют реальную опасность. Однако картина все же не настолько мрачная. Оказывается, само осознание факта существования темных данных уже может дать нам преимущество. Что-то вроде принципа дзюдо для науки о данных; и в этом дзюдо есть конкретные приемы, которые я опишу в части II книги, а пока просто назову несколько из них.
В главе 2 пойдет речь о так называемых рандомизированных контролируемых исследованиях. В главе 9 мы вновь вернемся к ним, но рассмотрим с иного ракурса. Для примера возьмем медицинские исследования, когда сравнивают два метода лечения и при этом назначают их двум группам пациентов. Однако просто разделить людей на группы недостаточно. Если известно, кому какое лечение назначено, это может повлиять на результаты – исследователи могут относиться к одной из групп более внимательно, чем к другой. Например, когда сравнивают новый непроверенный метод лечения со стандартным, исследователи, порой даже не осознавая этого, склонны тщательнее отслеживать побочные эффекты и проводить измерения в первой группе.
