Доводы на основе ложной статистики
Вы наверняка слышали выражение «цифры не лгут». Само по себе это, конечно, верно, однако люди зачастую используют цифры для подтасовки данных (то есть для обмана) в свою пользу. К примеру, есть две газеты, одна из которых выступает за текущий состав правительства, а вторая этим самым правительством недовольна. В обеих газетах выходит по статье о безработице. Первая газета ставит крупный заголовок «Безработица стабилизирована». В первом абзаце статьи говорится следующее:
«В последний месяц уровень безработицы остается практически неизменным. На 9 ноября общее количество безработных выросло на 3972 человека, то есть 2,6 процента, и составило 601 874 человека».
Вторая газета ставит заголовок, который гласит: «Ожидается до 700 000 безработных». Под этим заголовком – первый абзац следующего содержания:
«Мало-помалу показатели безработицы снова принялись расти. В этом месяце количество безработных вновь превысило 600 000. Это худший показатель ноября за последние 30 лет».
Даже графики, иллюстрирующие основную мысль статьи, в этих газетах приведены разные (см. рисунок 3–3). Как мы видим, левый график демонстрирует минимальные изменения показателя безработицы, в то время как график справа отражает значительную разницу в количестве безработных за октябрь и ноябрь.
Рисунок 3–3. Одни и те же статистические данные можно подать по-разному
Приведенные здесь примеры содержат не только изрядное количество логических уловок (вы их заметили?), но и иллюстрируют избирательный подход к статистике, с помощью которого автор статьи манипулирует читателем, склоняя его к тем или иным выводам.
Газета, в которой размещена первая статья, стремится создать у читателя впечатление стабильности. Скорее всего, авторы статьи проанализировали все имеющиеся цифры и выбрали те из них, которые показывали минимум изменений, то есть процентные данные.
Газета, которая находится в оппозиции к правительству, поступила точно так же и подобрала статистику таким образом, чтобы показатели выглядели максимально внушительно.
Этот пример позволяет нам узнать о статистике нечто большее, нежели банальное «цифры не лгут». Здесь мы видим, что человек, который понимает, что скрывается за предоставленными статистическими данными, может довольно точно оценить ситуацию, а заодно понять, какого рода искажение имеется у того, кто эти данные предоставил.
Этот подход к статистике куда интересней: он позволяет не только получить цифровые данные, но и лучше понять, какими мотивами руководствовался составитель материала, с которым вы ознакомились.
Существует множество способов целенаправленно подобрать и однобоко подать данные – от простых ложных посылок относительно среднего показателя до более сложных манипуляций с графиками, чтобы приемлемое положение дел выглядело на них плохо, а плохое – лучше, чем на самом деле. Если вам действительно хочется докопаться до «правды, которая скрывается за цифрами», пройдите базовый курс статистики или же сами почитайте учебники на эту тему. Разберитесь в основных принципах статистики, и охота на логические неувязки превратится в увлекательное занятие, приносящее чувство глубокого удовлетворения.
Другие виды логических ошибок
За всю историю человечества люди придумали массу способов искажать правду, подгоняя ее под свои убеждения (или убеждения, которые они хотели бы внушить другим). Я назвал три из них. Ниже приведен список из еще нескольких видов логических ошибок с описаниями.
• «После» не значит «вследствие». Когда два события происходят одно за другим с небольшим разрывом во времени, зачастую считается, что первое является причиной второго, но это не так. К примеру, в США выбрали нового президента, и вскоре инфляция пошла на убыль. Новый президент утверждает, что вот оно, яркое доказательство эффективности его экономической политики, хотя на самом деле проводимая им политика на тот момент еще даже не успела подействовать.
• Апелляция к группе. Согласно этой ошибке, нечто верно, если в него верит большинство. Особенно подвержены этой ошибке политики, которые принимают решения, исходя из результатов опросов. Ребенком вы наверняка не раз слышали от родителей: «Даже если все так делают, это еще не значит, что так и надо». Вот и здесь, даже если большинство верит в некую истину, это еще не значит, что перед вами действительно истина.
• Эпизодическое свидетельство. Смысл эпизодического свидетельства заключается в том, чтобы построить утверждение на крайне ограниченном количестве вводных данных. К этому приему зачастую прибегают продавцы пищевых добавок: их препараты не прошли широкомасштабных двойных слепых плацебо-контролируемых исследований, однако вас как-то надо убедить в том, что они работают. Вот, например, во время пандемии COVID-19 многие отчаянно искали природные лекарственные и профилактические средства от этой инфекции, а врачи зачастую сообщали о клинических успехах некоторых схем, опробированных на их пациентах. Однако, хотя клиническое доказательство и имеет определенный вес, гораздо весомее будут данные, полученные в ходе масштабного, корректно организованного лабораторного исследования.
• Подмена тезиса. В рамках этой тактики спорящий подменяет тезис оппонента и спорит с подменным утверждением, а не с тем, которое на самом деле высказал оппонент. Если вы следите за дебатами в области иммиграции, то там примеры подмены тезиса встречаются на каждом шагу. Политики правого крыла обвиняют левых в том, что те стремятся открыть границы нараспашку, а левые утверждают, что правые желают запретить иммиграцию вовсе. Обвинять оппонента в радикализме очень удобно, ведь возражать против радикальной позиции гораздо проще, чем разбирать более комплексное мнение, которого, возможно, придерживается этот человек.
• Ложная дилемма (или – или). Ложная дилемма строится на том, что аудитории предлагают всего два варианта: истинно либо А, либо Б. Затем говорящий разносит в пух и прах один из двух вариантов, после чего единственной существующей (за неимением прочих) альтернативой остается второй. Однако этот подход не учитывает существования всех прочих вариантов. Возвращаясь к дебатам об иммиграции, скажем, что ложная дилемма может выглядеть так: вы должны поддерживать либо строительство стены, либо политику открытых границ. При этом на самом деле человек вполне может быть против строительства стены, однако за укрепление иммиграционного законодательства иными способами.
• Апелляция к авторитету. В этом случае мы предполагаем, что нечто верно лишь потому, что некий эксперт или авторитет объявил это истиной. Так, если 7 из 10 зубных врачей рекомендуют пасту А, а не пасту Б, это еще не значит, что паста А лучше предотвращает кариес. По-настоящему доказать ее эффективность можно лишь эмпирически, например, с помощью крупномасштабного двойного слепого плацебо-контролируемого исследования.
• Предвзятость подтверждения. Предвзятость подтверждения наблюдается в ситуации, когда говорящий игнорирует факты, которые противоречат его выводу. Так, существует масса научных данных, свидетельствующих о связи глобального потепления и изменения климата с деятельностью человека, в частности, со сжиганием ископаемых источников топлива, однако тот, кто не желает принимать данную точку зрения, сконцентрирует свое внимание на крайне немногочисленных данных, которые позволяют усомниться в наличии такой связи.
• Ложная аналогия. Ложная аналогия – это сравнение несравнимого. Так, противники эволюции порой любят приводить довод, который звучит примерно так: «Вероятность того, что жизнь могла возникнуть случайно, так же мала, как вероятность получить свежеотпечатанный словарь в результате взрыва в типографии». Теория эволюции до сих пор представляется спорной, однако эволюция – это биологический процесс, и ничего общего с типографией у нее нет.
Осознайте свои искажения
Видеть дезинформацию и подмечать логические ошибки еще недостаточно: надо знать собственные искажения, которые мешают мыслить четко, влияют на наши убеждения и подтачивают наши решения изнутри. Вот наиболее распространенные из этих искажений:
• Туннельный эффект – склонность приписывать больший вес фактам, которые совпадают с нашим собственным представлением об истине.
• Эффект знания задним числом – склонность верить, что мы с самого начала знали, каков будет исход событий.
• Эффект первого впечатления – склонность придавать наибольшее значение первым полученным данным или первому впечатлению, а всем последующим присваивать меньший вес.
• Эгоистическая погрешность – склонность приписывать себе заслугу, когда все идет хорошо, и винить других, когда что-то пошло не так.
• Искажение оптимизма – склонность переоценивать вероятность положительного развития событий в момент хорошего настроения.
• Искажение пессимизма – склонность переоценивать вероятность негативного развития событий в момент плохого настроения.
• Неприятие потерь – склонность полагать, что наши вложения обязательно принесут положительный результат. Это искажение зачастую заставляет нас продолжать тратить время, деньги или силы на дело, которое уже проиграно.
• Эффект Даннинга – Крюгера – неспособность осознать собственную некомпетентность или недостаток умений в той или иной области.
• Ложный консенсус – тенденция переоценивать степень согласия окружающих с вашей позицией или считать, что окружающие одобряют ваше поведение больше, чем на самом деле.
