Мнимая точность

Роберт Кеннеди (в ту пору генеральный прокурор) в своей речи в 1961 году заявил, что 90 % рэкетиров остались бы не у дел к концу года, если бы рядовые граждане, бизнесмены, профсоюзные чиновники и государственные органы прекратили с ними мириться и отказались от коррупции. Безусловно, крайне благородная мысль. Но откуда взялась эта цифра – девяносто процентов? Кеннеди провел опрос среди лидеров мафии?

Количественные данные – чрезвычайно полезный инструмент для получения точной информации о рассматриваемой теме. Однако их точность имеет предел: даже в инженерном деле измерения допускают погрешности. Точность становится мнимой, когда этого не принимают в расчет и представляют данные как репрезентативные, не учитывая их возможных ограничений.

В некоторых случаях данные просто невозможно представить в точных цифрах. Кроме того, статистику порой используют для придания высказыванию серьезности, даже если эта «статистика» взята с неба (как в двух приведенных выше примерах).

Усомнитесь в методе получения статистики. В приведенных выше примерах это довольно просто: утверждения о том, что 70 % статистики в книгах выдуманы или что 90 % криминальных авторитетов оставят свое дело в течение года, если люди будут им противостоять, на самом деле не подтверждаются никакими исследованиями. Вы также можете указать, что эти вопросы вообще нельзя выразить в цифрах – или что критерий, который использует ваш оппонент, не так точен.

Мнимая точность – это форма лжи при помощи статистики (см. стр. 176). Ее компоненты можно обнаружить во многих городских мифах (см. Апелляция к авторитету [см. стр. 56] или апелляции к мнению большинства [см. стр. 62]): «в Нью-Йорке вы никогда не уйдете более чем на шесть футов от крыс!»; «Мужчины каждые шесть секунд думают о сексе». Такие заявления звучат впечатляюще, но, как правило, они ошибочны. Если бы мужчины так часто думали о сексе, как бы они смогли сделать хоть что-то в жизни? Эта ошибка особенно вредит политике и бизнесу в тех случаях, когда менеджеры пытаются приплести цифры и показатели к вещам, которые невозможно в точности измерить. Например, в академических кругах карьера исследователя зависит от количества публикаций – от этого выиграет посредственный ученый, который опубликовал десять бездарных работ, и проиграет тот, который выпустил одну работу, но блестящую.