Hvorfor tallene ikke er så objektive, som vi tror
Miscellanea / / July 29, 2022
Faktisk er de nemme at manipulere.
Ethvert tvivlsomt udsagn kan opfattes som sandt, hvis det understøttes af statistikker, tabeller, grafer og videnskabelige termer. For ikke at falde for sådanne tricks, er det vigtigt at kunne genkende nonsens og generelt forstå, hvad det er. En ny bog fra MIF-forlaget "Fuldstændig nonsens!" vil hjælpe med dette. Det er skrevet af evolutionsbiolog professor Carl Bergstrom og adjunkt ved University of Washington School of Information, Jevin West. Og Lifehacker udgiver et uddrag fra det femte kapitel.
Vores verden er bogstaveligt talt digitaliseret. Alt bliver beregnet, målt, analyseret og evalueret. Internetvirksomheder sporer os online og bruger algoritmer til at forudsige, hvad vi vil købe. Smartphones tæller vores skridt, måler varigheden af opkald og sporer vores bevægelser i løbet af dagen. Smarte enheder styrer, hvordan vi bruger dem, og ved mere om vores daglige rutine, end vi kan forestille os. Implanteret medicinsk udstyr leverer en kontinuerlig strøm af patientinformation og overvåger for tegn på fare i realtid. Under vedligeholdelse uploader vores biler data om deres præstationer og vores kørestil. Det utal af sensorer og kameraer, der er installeret i byer, overvåger alt fra trafikstrømme til luftkvalitet og er endda i stand til at indstille
forbipasserendes personligheder.I stedet for at indsamle data om forbrugeradfærd gennem dyre undersøgelser og undersøgelser, lader virksomheder folk komme til dem på egen hånd og derefter registrere alt, hvad de gør. Facebook* ved, hvem vi kender. Google - hvad vi gerne vil finde ud af. Uber - hvor vi har tænkt os at tage hen. Amazon - hvad vi vil købe. Match - med hvem vi planlægger at skabe en familieforening. tinder - fra hvem vi venter på en invitation til at kommunikere.
Data kan hjælpe os med at forstå verden i form af objektive fakta, men data er ikke nær så objektive, som vi tror. En gammel vittighed kommer til at tænke på her. En matematiker, en ingeniør og en revisor får job. De bliver ført ind på et kontor og får en matematikeksamen. Den første opgave, til opvarmning: hvor meget er to plus to? Matematikeren himler med øjnene, skriver "fire" og går videre til de næste opgaver. Ingeniøren tænker sig om et sekund, og skriver derefter "omkring fire". Revisoren ser sig bekymret omkring, rejser sig så fra stolen, går hen til den person, der tester, og spørger med dæmpet stemme: “Før jeg skriver noget, så fortæl mig hvad du vil få?"
Tal er perfekte til at snakke nonsens. De virker objektive, men kan let manipuleres til at fortælle den rigtige historie.
Ord er bestemt produceret af det menneskelige sind, men hvad med tal? Tal synes at være givet os af naturen selv. Vi ved, at ord er subjektive. Vi ved, at de er vant til at fordreje og fordreje sandheden. Ord afspejler intuition, følelser, lidenskab. Tal synes at eksistere adskilt fra den person, der taler om dem.
Folks tro på tal er utrolig stærk. Skeptikere hævder, at de "bare vil se dataene" eller kræver at blive vist "baseline-data" eller insisterer på, at "tallene skal tale for sig selv." Vi er overbevist om, at "data aldrig ligge». Men denne udsigt kan være farlig. Selvom værdierne eller tallene er korrekte, kan de stadig bruges til at narre hovedet […]. For at tal skal være forståelige, skal de være i en passende sammenhæng. De skal demonstreres på en sådan måde, at en ærlig sammenligning er tilgængelig for os.
Lad os først tænke på, hvor disse tal kommer fra. Nogle af dem får vi direkte, ved præcis optælling eller måling. Der er 50 stater i USA. Der er 25 primtal mindre end 100. Empire State Building har 102 etager. Baseballlegenden Tony Gwin slog 3.141 slag ud af 9.288 slag til et gennemsnit i Major League på 0,388. I princippet bør en nøjagtig optælling være ret ligetil. Der er et entydigt svar, og der er normalt en bestemt beregnings- eller måleprocedure, der kan bruges til at nå frem til det. Men denne proces er ikke altid let. Det er sagtens muligt at lave fejl i beregninger, målinger eller i det, vi præcis overvejer. Tag planeter for eksempel. solsystem. Fra det tidspunkt, hvor Neptun blev opdaget i 1846, til Pluto blev opdaget i 1930, troede vi, at der var otte planeter i solsystemet. Efter opdagelsen af Pluto sagde vi, at vi har ni planeter. Så, i 2006, blev den uheldige "nytilkomne" degraderet til status som en dværgplanet, og der var otte fuldgyldige planeter, der kredsede om Solen igen.
Oftere er nøjagtige optællinger eller udtømmende målinger imidlertid ikke mulige.
Vi er ikke i stand til at tælle hver stjerne separat i det observerede Universat nå frem til den nuværende tilnærmelse af billioner billioner.
På samme måde er vi afhængige af grove skøn, når vi ser på indikatorer såsom højden af en voksen i et bestemt land. Mænd fra Holland anses for at være de højeste i verden - i gennemsnit 183 centimeter. Men for at opnå disse data målte de ikke alle landets indbyggere og beregnede ikke gennemsnittet af alle de opnåede værdier. I stedet brugte forskerne en tilfældig stikprøve af lokale mænd, målte, hvem der faldt ind i det, og ekstrapolerede resultaterne til hele befolkningen.
Hvis man skulle måle en halv snes mand og beregne deres gennemsnitlige højde, ville resultatet kun tilfældigt være forkert. Antag, at nogle af dem var usædvanligt høje. Det hedder prøveudtagningsfejl. Heldigvis vil en stor stikprøve normalt udjævne varianserne, så en sådan fejl har minimal effekt på resultatet.
Der kan også opstå problemer med måleproceduren. Lad os sige, at forskerne bad deltagerne om at rapportere deres højde, men mænd har en tendens til at puste tallene op, og lave mænd gør det oftere end høje mænd.
En anden fejlkilde, selve prøvens skævhed, er endnu farligere. Antag, at du beslutter dig for at bestemme højden af mennesker, gik til den lokale basketballbane og begyndte at måle spillerne. basketballspillereer typisk over gennemsnitshøjden, så din stikprøve vil ikke være repræsentativ for den generelle befolkning og ender med at blive for høj. De fleste fejl af denne art er ikke så åbenlyse. […]
I disse eksempler så vi på grupper af mennesker over en række værdier - for eksempel en række højder - og aggregerede derefter disse oplysninger i et enkelt tal, kaldet en opsummerende statistik. Når vi for eksempel beskriver en høj hollænder, taler vi om gennemsnitshøjde.
Oversigtsstatistikker kan være en bekvem måde at opsummere information på, men hvis det ikke er korrekt, kan du nemt vildlede dit publikum.
Politikere bruger dette trick, når de foreslår at indføre skattefradrag, som vil spare hundredtusindvis af dollars for den rigeste 1 % af borgerne, men på ingen måde vil lette skattebyrden for alle andre. De tager det gennemsnitlige skattefradrag og hævder, at deres skatteplan vil spare familier i gennemsnit 4.000 dollars om året. Måske det, men den gennemsnitlige familie – hvis vi mener den midt i indkomstfordelingen – sparer ingenting. De fleste af os vil finde det meget mere nyttigt at vide, hvad fradraget vil være for en familie med en medianindkomst. I dette tilfælde er medianen "median"-indkomsten mellem halvdelen af familierne, der tjener mere end denne værdi, og halvdelen af familierne, der tjener mindre end denne værdi. Medianfamilien får altså ikke noget fradrag overhovedet, fordi det kun er nyttigt for den øverste 1 % af befolkningen med de højeste indkomster.
Nogle gange kan vi ikke direkte måle den indikator, der interesserer os. Carl kom for nylig under motorvejspatruljens radar på en lige og flad motorvejsstrækning i Utah-ørkenen, hvor der af en eller anden uforklarlig grund var sat en hastighedsgrænse på halvtreds miles i timen. Han trak over til siden af vejen og kiggede på de velkendte blink af rødt og blåt lys i bakspejlet. "Ved du, hvor hurtigt du kørte?" spurgt patrulje. "Det tror jeg ikke, betjent," svarede Carl. "Treogfirs miles i timen."
Treogfirs er et alvorligt tal, der potentielt truer med store problemer. Men hvor kom det fra? Nogle trafikkameraer beregner din hastighed ved at måle den distance, du rejser på en vis tid, men de statslige motorveje gør det anderledes. Tropperen målte noget andet - Doppler-skiftet i radiobølgerne, der udsendes af hans bærbare radar, da de hoppede af Carls hurtige bil. Softwaren, der er indlejret i radaren, bruger en matematisk model baseret på bølgemekanik til at beregne køretøjets hastighed ved hjælp af de målinger, det modtager. Da patruljemanden ikke direkte måler hastighed Carla, radaren skal kalibreres regelmæssigt. Den almindelige måde at slippe af med en fartbøde på er at kræve, at betjenten viser rettidige kalibreringsoptegnelser. Sandt nok havde Carl ikke brug for det. Han vidste, at han havde overskredet fartgrænsen, og var glad for, at han for sin hast kom afsted med kun en bøde, omend en stor.
Radarer er afhængige af meget robuste fysiske principper, men de modeller, der bruges til at beregne andre metrikker, kan være mere komplekse og involvere flere antagelser. Den Internationale Hvalfangstkommission offentliggør data om antallet af bestande af nogle hvalarter. Da hun rapporterer, at der er 2.300 blåhvaler i vandet på den sydlige halvkugle, når hun frem til dette antal, ikke fordi alle er blevet fundet og talt. dyr. Og de har ikke kæmmet fra og til en del af havet. Hvaler står ikke stille, og det meste af tiden er de ikke synlige fra vandoverfladen. Derfor har forskere brug for indirekte måder at bestemme størrelsen af befolkningen på. For eksempel tæller de møder med unikke individer, der kan identificeres ved markeringer på deres halefinner og hale. Så deres bestemmelse af hvaltal er lige så unøjagtig som denne teknik er.
I beregninger og fakta, der virker helt indlysende, sniger der sig fejl ind af forskellige årsager. Du kan blive forvirret af tallene. Du kan bruge en for lille stikprøve, som ukorrekt afspejler egenskaberne for hele gruppen. De metoder, hvormed vi udleder tal fra andre oplysninger, kan vise sig at være forkerte. Og endelig kan tallene simpelthen være fuldstændig nonsens, opfundet fra bunden i et forsøg på at give overtalelsesevne patetiske argumenter. Det skal vi huske på, når vi bliver vist noget med tal. Det siges, at tal aldrig lyver, men man skal huske, at de ofte er vildledende.
"Fuldstændig nonsens!" taler om, hvordan misinformation spredes, hvorfor vi tror på det, og hvordan man lærer, hvordan man korrekt vurderer årsagssammenhænge. Denne bog beviser, at du ikke behøver at være ekspert i statistik for at genkende forfalskninger og skiftende koncepter. Nok logik og kritisk tænkning.
Køb en bog
Læs også🧐
- Perceptionsfælder: hvordan sanserne forvrænger virkeligheden
- Gentager historien sig selv? Er det muligt at drage paralleller mellem tidligere og nuværende begivenheder?
- Bekræftelsesbias: Hvorfor vi aldrig er objektive
- Hvorfor objektiv virkelighed ikke eksisterer
- Hvorfor tror vi mere på gæt og rygter end statistikker
*Meta Platforms Inc. aktiviteter. og dets sociale netværk Facebook og Instagram er forbudt på Den Russiske Føderations område.