Марк Твен однажды сказал: «Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика». Другими словами, данные могут работать как на нас, так и против нас. Статистика – одна из распространенных форм данных, на которые полагаются компании, – может трактоваться любым способом, необходимым для подтверждения своего мнения.

Предположим, вы сидите на совещании по разработке продукта, и кто-то говорит: «Нам нужно изменить начальный экран, потому что данные показывают, что пользователи в нем путаются». Затем вам показывают краткий график, полученный из недавнего исследования клиентов, который отображает, что большинству действительно неудобно использовать главный экран. Данные выглядят убедительно, однако их все равно стоит изучить.

Допустим, исследование проходило в виде опроса, и вопрос звучал так: «Считаете ли вы, что главный экран слишком запутан и его сложно использовать?» Далее предположим, что в опросе участвовали всего десять человек. Выходит, полученные данные ненадежны: вопрос написан таким образом, что на него можно ответить «да» не задумываясь, а число опрошенных людей не статистически значимо. Критически мыслящий человек, углубившись в «исследование клиентов», мог бы указать на эти недостатки и предложить провести более тщательное исследование, чтобы получить более надежный набор данных.

Данные не собираются сами по себе. Их находят люди или компьютеры, которые были запрограммированы людьми. У всех нас есть предубеждения; следовательно, все данные могут быть предвзятыми. Предположим, что вы работаете над программным приложением, которое имеет встроенные механизмы для создания отчетов о поведении пользователя. Собранные данные помогут вам проанализировать, какие функции используются чаще всего. Однако вы обнаружили, что, возможно, по юридическим причинам ваш код сбора данных не используется для приложения, развернутого в Азии. Данные теперь ненадежны, потому что они не отражают полную картину мира. «Смещение» в данных может быть непреднамеренным и неизбежным, но, тем не менее, остается смещением.

Поэтому, хотя важно мыслить критически и ориентироваться на данные, также важно критически относиться к самим данным. Убедитесь, что вы понимаете, откуда они берутся, какие в них могут присутствовать предубеждения и как вы можете их контролировать, прежде чем полностью на них положиться.