Ложь, наглая ложь и статистика. Приемы, которые помогут видеть правду за цифрами Харфорд Тим

Правило второе

Учитывайте свой личный опыт

С высоты птичьего полета вы обозреваете все вокруг. Если же вы смотрите на мир с точки зрения червячка, вам такая роскошь недоступна. Вы видите лишь то, что у вас под носом.

Мухаммад Юнус¹

Когда я освоился в своей новой роли ведущего программы «Более-менее», я почувствовал, что нашел работу мечты. Разоблачать несуразицу чисел в новостях – одно удовольствие, а при помощи своего статистического телескопа я все время узнавал что-то новое и интересное. Была, правда, одна загвоздочка: каждый раз на пути в студию BBC, где мне предстояло записать очередной выпуск, я чувствовал, что мой личный опыт противоречит статистике, которая вроде бы правдоподобна.

Сейчас объясню. Дорога в студию была не из приятных. Чтобы из Хэкни в восточном Лондоне добраться до Уайт Сити в западном Лондоне, надо было перебежать оживленную трассу, успеть запрыгнуть в двухэтажный автобус, в котором и без меня было тесно, а затем, медленно направляясь в сторону станции подземки «Бетнал Грин», полюбоваться зрелищем пробок. В автобусе было тесно, но в поезде подземки было еще теснее. По сравнению с ним сельди в бочки живут на просторе. На платформе я вставал в очередь пассажиров, которые надеялись, что смогут просочиться в следующий поезд Центральной линии. Этого вам никто не гарантировал. Зачастую нужно было ждать второго, а то и третьего поезда, чтобы путем невероятной гимнастики занять свое место среди не очень-то радушных пассажиров с еще более дальних окраин. О том, чтобы сесть, не было и речи.

Именно этот опыт заставил меня усомниться в том, что числа объясняют нам, как устроен мир, потому что, когда я смотрел на статистику загруженности лондонского транспорта, она явна не соответствовала тому, что я видел своими собственными глазами (а в жаркие дни еще и нюхал носом). Согласно этой статистике, средняя загруженность автобуса в Лондоне – 12 человек, что очень мало для автобуса, в котором 62 сидячих места, на котором я ездил каждый день.² Это явно было не так. Бывали дни, когда мне было рукой подать до 12 человек, а то и более. Что уж говорить обо всем автобусе.

Статистика загруженности подземки была еще более загадочной. Согласно «Лондонскому транспорту», максимальная загрузка одного поезда составляла более тысячи человек³. Но средняя загрузка? Меньше 130⁴. В смысле меньше 130? Да эти 130 человек – песчинка в море. Их можно усадить в один вагон, а остальные семь будут пустые. И я не о периодах затишья – это средняя загрузка. Я и правда должен был поверить, что эта статистика – в автобусе 12 пассажиров, в поезде 130 – соответствовала реальности? Да конечно же, нет, ведь каждый раз по дороге на работу я не то что с трудом влезал в вагон – я и на платформу-то не всегда мог попасть. Нет, пассажиров в поездах явно больше, чем сообщает статистика.

На студии я пел статистике дифирамбы, но по пути в студию то, что я наблюдал каждый день, говорило мне, что в данном случае статистика врет.

Такие противоречия между тем, что вы видите своими собственными глазами, и тем, что утверждает статистика, – вещь нешуточная. В предыдущей главе мы узнали, как важно не дать обмануть себя своим же эмоциям. Поскольку я называю себя детективом данных, следовало бы ожидать, что тот же принцип я применяю и в своей жизни. Да и вообще, кому вы скорее поверите: достойной доверия таблице или обману собственных глаз?

На самом деле все сложнее. Отодвигая в сторону эмоции, не следует сбрасывать со счетов свой личный опыт – стоит, по крайней мере, о нем подумать. Иногда статистика помогает нам понять мир так, как иначе мы никогда бы не поняли, но иногда статистика сбивает нас с толку. Следует замечать случаи, когда статистика противоречит нашему бытовому опыту. Это требует определенной мудрости, как и умение понять, чему в такой ситуации верить.

Так что же делать, когда цифры твердят одно, а жизнь – совершенно другое? Про это мы и поговорим в этой главе.

Для начала попробуем задаться вопросом, откуда взялись наши данные. В случае с моими поездками на работу данные были опубликованы «Лондонским транспортом», организацией, которая следит за дорогами и общественным транспортом Лондона. Но как же эти славные люди могут узнать, сколько людей сели в автобус или поезд? Отличный вопрос, и ответ таков: никак. Однако они могут прикинуть более или менее верное число. В прошлом такие подсчеты основывались на бумажных опросниках, с которыми исследователи стояли на остановках и на станциях или которые раздавались пассажирам. Метод явно не из легких, но не думаю, что в него вкралось столько ошибок, чтобы объяснить этот гигантский разрыв между моим опытом и официальными данными о нагрузке.

В любом случае теперь, в эпоху беcконтактных платежей, посчитать пассажиров куда проще. Практически все пассажиры автобусов платят за проезд, прикладывая к валидатору банковскую карту с функцией бесконтактной оплаты, транспортную карту «Oyster» или смартфон. Исследователи в «Лондонском транспорте» могут отслеживать, где и когда эти устройства используются. Им, правда, нужно еще догадаться, на какой остановке вы выходите, но и это зачастую несложно. Они могут, например, посмотреть, где вы сели на автобус по пути домой. Или же они видят, что вы использовали карту на другом виде транспорта. Каждый раз, когда я прикладывал карточку к валидатору на станции подземки «Bethal Green», – через минуту после того, как мой автобус оказался в этом районе, – «Лондонский транспорт» может быть уверен, что я проехал до «Bethal Green», но никак не дальше.

В подземке люди прикладывают карточку и на входе, и на выходе, но «Лондонский транспорт» не знает, какой именно маршрут они выбирают, – а зачастую существует несколько возможных вариантов пути. Таким образом, «Лондонский транспорт» не знает, сколько людей в конкретном поезде. Но, опять же, они могут постараться это число угадать, периодически проводя в транспорте опросы, чтобы проверить, насколько они близки к истине.

В скором времени статистика станет еще более надежной. С 8 июля 2019 года «Лондонский транспорт» использует для определения нагрузки в подземке сети wi-fi. Чем больше людей пытается подключиться к сети, тем, значит, выше загруженность на той или иной станции. Ожидается, что эта система позволит «Лондонскому транспорту» отслеживать чересчур большие скопления народа и другие проблемы в режиме реального времени. (Я пообщался с исследователями данных «Лондонского транспорт» на следующий день после запуска системы. Они были от нее просто в восторге⁵.)

Получается, что статистические данные «Лондонского транспорта» как минимум правдоподобны. Мы не можем просто отмахнуться от них как от выдумки.

Следующий шаг – подумать, почему наш личный опыт так сильно отличается от статистики. В моем случае я, разумеется, начал с того факта, что пользовался одной из самых загруженных линий подземки в час-пик. Немудрено, что там такое столпотворение.

Но этим объяснением я не ограничился. Есть вероятность того, что большая часть поездов действительно не переполнена, но большинство людей ездят на переполненных поездах. Для наглядности представим себе маловероятную ситуацию: есть линия подземки, на которой в день ходит 10 поездов. В поезд, идущий в час-пик, набьется тысяча людей. В остальные – ни одного. И какова же средняя загрузка этих поездов? Сто человек – не так уж сильно отличается от статистики «Лондонского транспорта». Но представим себе типичного пассажира – что видит он? Он видит, что все пассажиры этой линии собрались в его переполненном поезде.

На деле до таких крайностей не доходит. Абсолютно пустые поезда встречаются редко, но бывает, что в поезде очень мало пассажиров, особенно если они едут не в ту сторону, что большинство. Когда такое случается, свидетелей этой ситуации можно по пальцам перечесть. Статистика говорит правду – но не всю правду.

Разумеется, посчитать пассажиров можно и по-другому. Можно, например, измерять не загруженность среднего поезда, а загруженность поезда для среднего пассажира. Из сотни пассажиров сколько будет ехать в переполненном поезде? Такой метод лучше отражает то, что испытывают пассажиры, и в настоящее время «Лондонский транспорт» занят тем, что переводит систему сбора и обработки данных на новые рельсы, чтобы отражать ситуацию с точки зрения пассажиров, а не поездов.

Но все равно – не существует какого-то объективного способа оценить загруженность транспортной системы. Мне как пассажиру кажется, что мой автобус всегда забит, но статистика показывает, что многие автобусы ездят практически без пассажиров, – и это правда. А все потому, что автобусы появляются в оживленных частях города не по мановению волшебной палочки. Когда они доезжают до конечной, им нужно развернуться и поехать назад. «Лондонский транспорт» так переживает о средней загруженности автобусов, потому что автобусы стоят денег, занимают место на дороге и испускают выхлопные газы. Получается, что средняя загруженность для них – число очень даже полезное.

Короче говоря, основываясь на своем опыте, я узнал кое-какие важные истины о лондонском транспорте. Но статистика сообщила мне нечто другое, столь же важное и истинное – и недоступное мне никакими другими способами. Иногда личный опыт говорит одно, статистика – совершенно иное, и оба правы.

Разумеется, так происходит не всегда. Вспомните историю про то, как частое употребление табака в 16 раз увеличивает риск рака легких. Многие люди относятся к этому открытию со скепсисом именно из-за своего личного опыта. Может быть, вашу 90-летнюю бабушку никто никогда не видел без сигареты – и ничего, как огурчик. А единственная известная вам жертва рака легких – дядя соседа, который ни одной сигареты не выкурил за всю свою жизнь.

Может показаться, что здесь работает тот же принцип, что и в несоответствии моих поездок на работу статистике «Лондонского транспорта». Но если приглядеться получше, мы поймем, что в этом случае статистика надежнее личного опыта. Хотя риск рака легких у курильщиков выше аж в 16 раз, все равно это болезнь достаточно редкая, чтобы мы могли верить своему непосредственному восприятию. В мире множество закономерностей, которые слишком малозаметны или редки, чтобы разглядеть их невооруженным взглядом. А через призму статистики можно увидеть и эти закономерности, и многие другие.

Этот принцип верен в отношении многих заболеваний и видов лечения. Когда нам плохо – будь то головная боль или депрессия, больное колено или неприглядный прыщик, – мы хотим решить эту проблему. Недавно у моей жены начались резкие боли в плече при поднятии руки. Дошло до того, что она с трудом одевалась и едва могла достать что-то с верхней полки. Через какое-то время она сходила к физиотерапевту, который поставил ей диагноз и прописал малоприятные упражнения, которые она каждый день с усердием выполняла. Прошло несколько недель, и она сказала: «Похоже, плечо идет на поправку».

«Ничего себе – значит, физиотерапия сработала!» – сказал я.

– Может, и так, – ответила жена. Она всегда замечает, когда я пытаюсь поймать ее в статистическую западню. – А может, оно бы и так вылечилось.

Это верно. С точки зрения моей жены, это не играло никакой роли. Она хотела вылечиться, и полагаться в вопросах оценки могла только на свои чувства. Однако в вопросе, были ли упражнения причиной ее выздоровления, ее опыт не играл значительной роли. С точки зрения не жены, а тех, кто в будущем столкнется с тем же недугом, причинно-следственная связь важна. Нужно понять, помогают ли эти упражнения или нужно искать более эффективный метод лечения.

То же верно для методов лечения любой другой проблемы со здоровьем: с диетами, психотерапией, физическими упражнениями, антибиотиками и обезболивающими. Вы-то, конечно, рады, что вам полегчало, но нашим потомкам нужно знать, почему это случилось. Помогло ли вам лечение, или это были бессмысленные действия, пустая трата времени и денег и причина неприятных побочных эффектов? Именно поэтому в таких случаях проводятся исследования методом случайной выборки. В идеале интересующий ваш способ лечения нужно проверить в сравнении либо с лучшим из уже доступных, либо с псевдолечением, или плацебо. Не то чтобы наш личный опыт не играет никакой роли, просто он не сообщает нам ничего нового, что мы могли бы передать потомкам.

Когда личный опыт и статистика на ножах, стоит присмотреться к ситуации.

Возможно, вам удастся понять, почему в этом случае ваш личный опыт – ненадежный помощник. Возьмем, например, теорию о том, что прививка против кори, свинки и краснухи увеличивает вероятность аутизма у детей. Это неправда, но менее половины людей знают, что это не так.

Статистика позволяет нам с уверенностью сказать, что взаимосвязи между этой прививкой и аутизмом нет. Поскольку аутизм – явление не частое, нужно сравнить истории тех тысяч детей, которые сделали прививку, и тех, которые этого не сделали. Так и сделали авторы одного крупного исследования, проведенного в Дании. Были обработаны данные 650 000 детей. Большинству из них сделали эту прививку в возрасте 15 месяцев и повторно в четыре года, но около 30 000 детей остались без прививки. Аутизм был обнаружен у примерно 1 % детей – и вакцинированных, и невакцинированных. (Разумеется, среди невакцинированных детей вырастал риск заболевания корью, свинкой и краснухой⁷.)

Так почему же многие продолжают быть скептиками? Отчасти потому, что на эту тему, к сожалению, много всего безрассудно писали в прессе. Но есть и другая причина: многие слышали истории детей, у которых аутизм обнаружили вскоре после прививки и чьи родители полагают, что именно вакцина тому виной. Представьте, что вы сводили ребенка сделать прививку и почти сразу получаете диагноз «аутизм». Свяжете ли вы эти два события? Тут поневоле призадумаешься.

На самом деле нет ничего удивительного в том, что таких рассказов много. Дело в том, что аутизм обычно диагностирует либо педиатр в возрасте 15 месяцев, либо, если ранние признаки аутизма оказались незамеченными, вскоре после того, как ребенок пойдет в школу⁸. А обе прививки делают, как правило, как раз в этом возрасте. Если найти убедительное объяснение, почему наш личный опыт не увязывается со статистикой, легче будет откинуть сомнения и поверить числам.

Возьмем менее проблемную тему: наши отношения с телевидением и другими медиа. Многие из тех, кого мы видим по телевизору, богаче нас с вами. Кроме того, они по определению более знамениты, чем мы с вами. Не исключено, что и красой они блещут больше нас – уж меня-то точно (не просто так я на радио работаю).

Если задуматься, насколько среднестатистический человек привлекателен, знаменит и богат, ваша аргументация наверняка будет искажена из-за того, что большинство известных нам людей знакомы нам по медиа. А на медиа появляется кто? Привлекательные, знаменитые и богатые.

Даже если, поразмыслив, мы поймем, что люди с телевизора – отнюдь не случайная выборка, трудно полностью отказаться от мысли, что нет, все-таки случайная.

Эту тенденцию путать свою точку зрения с вещами более универсальными психологи прозвали «наивный реализм». Это ощущение, что мы смотрим на мир таким, какой он и правда есть, без фильтров и ошибок⁹. Наивное смешивание своего личного опыта с универсальными истинами может увести нас далеко. Мы удивляемся, когда наш кандидат проигрывает на выборах: все мои знакомые были за него, так почему же вся страна проголосовала за другого? Опросы общественного мнения не всегда точны, но я вас уверяю: их послужной список в деле правильного предсказания исхода выборов гораздо внушительнее, чем у тех, кто просто пообщался на эту тему с друзьями.

Наивный реализм – это мощная иллюзия. Посмотрим на результаты опроса, проведенного центром изучения общественного мнения Ipsos MORI. MORI опросила почти 30 000 человек из 38 стран по ряду социально значимых вопросов. Выяснилось, что они (и, полагаю, большинство людей на планете) страшно далеки от надежных статистических данных¹⁰:

а) Мы ошибаемся в вопросе числа убийств. Нам кажется, что с 2000 года оно растет. В большинстве стран, где проводился опрос, оно падает.

б) Мы считаем, что количество смертей в результате террористической деятельности за последние 15 лет выросло по сравнению с предыдущими 15 годами, тогда как оно упало.

в) Мы думаем, что 28 % заключенных – иммигранты. По расчетам Ipsos MORI, в опрошенных странах это число составляет 15 %.

г) Мы полагаем, что 20 % девочек-подростков каждый год рожает. Если подумать, это маловероятно с биологической точки зрения. Девушка в 18 лет находится в подростковом возрасте уже лет шесть, так что если каждый год ее шанс родить составляет 20 %, к 18 годам почти все стали бы матерями. (А те, кто не стал, компенсировались бы за счет тех, кто к 18 родил уже несколько раз.) Оглянитесь вокруг: это и правда так? Как утверждает Ipsos MORI, правильное число – 2 %[11].

д) Нам кажется, что 34 % людей больны диабетом. В реальности – 8 %.

е) Мы думаем, что у 75 % человек есть страничка в Facebook[12]. На самом деле на момент опроса, в 2017 году, она была у 46 %.

Почему же мы так заблуждаемся? Трудно судить наверняка, но первое объяснение, которое приходит мне в голову, – то, что мы судим по тому, что узнали из медиа. Не то чтобы приличные газеты и каналы говорят неправду, хотя и такое бывает. Проблема в том, что новости рассказывают о счастливых лотерейных билетах и любви как в сказке, о жестокости террористов и ужасающих изнасилованиях совершенно незнакомыми людьми, а также, разумеется, о последних трендах, которые отнюдь не так широко распространены, как принято думать.

Ни одна из этих историй не отражает повседневную жизнь. Они селятся у нас на подкорке и разворачиваются там будто бы у нас дома. В соответствии с этим мы и судим о мире.

Замечательный психолог Даниэль Канеман писал в книге «Думай медленно решай быстро»: «Когда нам задают сложный вопрос, зачастую мы отвечаем на вопрос попроще, обычно не замечая подлога». Вместо того чтобы задаваться вопросом, могут ли вас убить террористы, спросите себя лучше: «А не попадались ли мне на глаза в последнее время новости про терроризм?» Вместо того чтобы спросить: «Сколько я знаю матерей-подростков?», спросите лучше: «Могу ли я вспомнить в недавних новостях историю о подростковой беременности?»

Новостные репортажи – тоже своего рода данные, просто не репрезентативные.

Но они, безусловно, влияют на наше восприятие мира. Если использовать терминологию Канемана, это «быстрая статистика». Она мощна, интуитивна и действует мгновенно, задействуя ваши эмоции. «Медленная статистика», то есть статистика, основанная на тщательной подборке объективной информации, реже врезается в память. Но, как мы увидим, есть способы увеличить процент «медленной статистики» в своем рационе и, как следствие, улучшить свою информационную диету.

Пока что мы смотрели на случаи, в которых медленная статистика была собрана тщательно и аккуратно и заслуживала больше доверия, чем быстрая статистика на скорую руку. Мы также изучили ситуации, когда и та и другая нужны, чтобы объективно взглянуть на мир. А бывают ли случаи, когда следует доверять не данным, а своим ощущениям и интуиции?

Бывают. Есть вещи, которые из таблиц и графиков не узнаешь.

Возьмите книгу Джерри З. Мюллера «Тирания показателей». В ней 220 страниц. Средняя глава составляет 10,18 страниц и содержит 17,76 примечаний. На обложке четыре отзыва. Вес книги – 421 грамм. Но все эти числа, конечно же, не сообщают нам главного, а именно: о чем эта книга и заслуживает ли она доверия? Чтобы понять книгу, нужно либо ее прочитать, либо узнать мнение человека, которому вы доверяете.

Джерри Маллер подходит к проблеме с точки зрения «медленной статистики». Такую статистику используют для показателей производительности и целевых показателей. Подобные статистические данные могут показать факты и тенденции, которые иначе бы мы не заметили, но зачастую их используют вместо личного опыта. Этим грешат управленцы и политики, которые плохо разбираются в теме и смотрят на нее с высоты птичьего полета, не замечая деталей. К примеру, если группа врачей станет собирать и анализировать результаты медицинского лечения, это поможет им узнать что-то ценное, что пригодится им в работе. Но если их руководство затем решит, что премии и продвижение по карьерной лестнице будут отныне зависеть от этих показателей, ситуация выйдет из-под контроля. К примеру, были проведены исследования, обнаружившие, что хирурги-кардиологи отказывались оперировать пациентов в плохом состоянии из-за того, что боялись испортить себе показатели успешных операций¹¹.

В книге «Хаос» похожим случаям я посвятил целую главу. Было время, когда правительство Соединенного Королевства собирало статистику о том, сколько дней проходит между звонком врачу и приемом, – информация и правда полезная. Но затем правительство решило снизить среднюю продолжительность ожидания. Врачи поступили мудро: они просто перестали записывать пациентов на прием заранее. Людям приходилось каждое утро звонить в надежде, что они дозвонятся в числе первых. Разумеется, период ожидания стал составлять менее одного дня.

А что случилось, когда знаменитый рейтинг американских университетов «Новости США и мира» стал поощрять вузы с более жестким отбором? Университеты, в которые и без того подавались слишком много абитуриентов, изо всех сил старались привлечь еще больше поступающих, которых в итоге не возьмут, что привело бы к иллюзии более жесткого отбора.

А было еще печально известное поветрие на «статистику тел», популяризованное министром обороны США Робертом Макнамарой в дни Вьетнамской войны. Он рассуждал так: чем больше врагов ты убил, тем ближе ты к победе. Идея в принципе сомнительная, но эта статистика скоро стала определять рейтинг частей и продвижения по службе, хоть и неофициально. А поскольку убитых врагов подсчитать зачастую проще, чем убить новых, подсчет тел стал самоцелью. Это было бессмысленно и только увеличивало риски, но вполне соответствовало извращенной политике поощрений, введенной Макнамарой.

Эта история доказывает, что в каких-то случаях собирать статистику ни к чему, но Макнамару тоже можно понять. Он пытался осмыслить и взять под контроль ситуацию в далекой стране, где сам никогда не воевал.

Несколько лет назад я беседовал с генералом Г. Р. Макмастером, который прекрасно разбирается в том, какие ошибки были допущены во Вьетнаме. Он рассказал мне, что в те дни военные считали, что «ситуацию можно понять через то, что видно на экране компьютера».

Это сделать невозможно. Иногда нужно самому быть в гуще событий, чтобы понять ситуацию, особенно если она то и дело меняется или завязана на вещах, которые трудно описать и подсчитать, – что на поле битвы обычно и происходит. Нобелевский лауреат по экономике Фридрих Хайек так говорил об информации, которую на картах и графиках не увидеть: «знание конкретных обстоятельств времени и места».

Социологи давно уже поняли, как опасна статистика, если использовать ее не для того, чтобы понять, как устроен мир, а в попытке его взять под контроль. Экономисты обычно цитируют слова своего собрата Чарльза Гудхарта, который в 1975 году написал: «Любая обнаруженная статистическая закономерность рухнет, если в попытках подчинить ее себе вы оказываете на нее давление»¹². (В более сжатом виде это звучало так: «Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой».) Психологи обращаются к Дональду Т. Кэмпбеллу, который примерно в то же время говорил так: «Чем больше использовать тот или иной количественный социальный показатель для принятия решений касательно жизни социума, тем больше он подвержен разрушению и тем более склонен искажать и разрушать социальные процессы, для наблюдения над которыми был создан»¹³.

Гудхарт и Кэмпбелл говорят примерно об одном и том же: статистическая информация может неплохо справиться с ролью косвенного показателя по-настоящему важной вещи, но почти всегда это будет лишь косвенный показатель, а не сама вещь. Как только вы начнете использовать косвенный показатель как что-то, что нужно улучшить, или как способ контролировать других на расстоянии, он будет искажен, сфальсифицирован или дискредитирован. Мера перестанет иметь какую-либо ценность.

В 2018 мы с семьей ездили в Китай. В эту поездку я понял, что не нужно выбирать между «быстрой» или «медленной» статистикой. Чтобы действительно разобраться в вопросе, надо использовать и ту и другую.

Медленная статистика хорошо известна – по крайней мере, тем, кто, так же как и я, любит экономику. С 1990 реальный доход на человека в Китае вырос в 10 раз. С начала 1980-х годов число людей, живущих в крайней бедности, упало более чем на три четверти миллиарда – это больше половины всего населения страны. За последние три года Китай потребил больше цемента, чем США за весь двадцатый век. На бумаге это самый резкий рост экономической деятельности в истории человечества.

Но своими глазами видишь совсем другое. Никакая статистика не могла подготовить меня к путешествию по южной провинции Гуандун, центру этого бурного роста. Из Гонг-Конга, знаменитого города небоскребов, мы отправились в Шэнчжень, город похожий, но расположенный на материке. Там, в тени небоскреба Пиньань, по сравнению с которым Эмпайр-стейт-билдинг – просто кукольный домик, мы сели на сверхскоростной поезд, который шел через всю провинцию.

Если лондонские небоскребы возвышаются в гордом одиночестве или в компании одного-двух таких же зданий, то в Шэнчжэнь их строят десятками, плечом к плечу, и в каждом из них – сотни квартир. А рядышком – еще одна такая же группа зданий. И еще одна, и еще. В туманной дымке виднелись совсем уж гигантские небоскребы, построенные тесно, как на Манхэттене. Всю дорогу к Гуанчжоу, все 45 минут на экспрессе – по крайней мере, по моим впечатлениям – за окном были бесконечные бетонные ландшафты.

Заночевали мы гораздо дальше от побережья, в красивом, как на картинке, Яншо. Но несмотря на все идиллические пейзажи, я не мог уснуть. Перед глазами у меня мелькали бесконечные бетонные глыбы. А что, если бы наш шестилетний сын потерялся в Гуандуне? И мои бессонные мысли сновали туда-сюда между тревогой за родных и тревогой за весь мир. Как много людей. Как много бетона. Разве планета это выдержит?

Разумеется, эта история ничуть не противоречит экономическим данным. Эти две картины китайского экономического роста идут рука об руку. Но воспринимались они совершенно по-разному. «Медленная» статистика требовала размышлений и вычислений. Нужно было постараться, чтобы осмыслить числовые данные и понять, что они означают в современном Китае. А путешествие на экспрессе показало мне «быструю» статистику. Оно активировало иной, более интуитивный тип мышления. Впечатления формировались мгновенно и без моего активного участия. Я сравнивал Гуандун с привычными мне городами и с тревогой чувствовал, что любимые мною люди в опасности[13].

И тот и другой способ понимания мира в чем-то хорош, а в чем-то опасен. Мухаммад Юнус, экономист, один из пионеров микрофинансирования и лауреат Нобелевской премии мира, сравнил «взгляд с высоты червячка», то есть восприятие, основанное на личном опыте, с «взглядом с высоты птичьего полета», доступным благодаря статистике. Червяк и птица совершенно по-разному смотрят на мир, и профессор Юнус прав, говоря, что полезно посмотреть на мир крупным планом.

Но птицы тоже видят немало. Профессор Юнус внимательно наблюдал за жизнью бедных женщин в своем родном Бангладеше и понял, что им можно помочь, если предоставить недорогие кредиты. Так началась эпоха микропредпринимателей. Но интуитивные впечатления, полученные от взгляда на расстоянии вытянутой руки, необходимо сравнить со строгой статистикой. С того времени программы микрокредитования, получившие распространение благодаря Юнусу, подверглись тщательному изучению. Для этого были проведены рандомизированные исследования, в ходе которых группа людей из одной среды подавали заявку на мелкую ссуду. В случайном порядке определялось, кому ссуду одобрят, а кому нет. (Это вроде клинического исследования, когда одним пациентам дают новое лекарство, а другим – плацебо). Судя по этим экспериментам, похоже, что малые ссуды помогают незначительно и ненадолго. Тому же тесту были подвергнуты и другие подходы, например, микропредпринимателям давали небольшие денежные суммы вкупе с советами наставника. Выяснилось, что платежи и советы с большей вероятностью увеличат доход микропредпринимателей, чем займы¹⁴.

Статистика может показаться сухой и бесцветной. Она не так трогает нас и не так запоминается, как личный опыт. Но личный опыт ограничен. Мои китайские впечатления состояли из достопримечательностей, аэропортов и сверхскоростных железных дорог. Было бы большим заблуждением полагать, что я увидел все самое важное.

Сложно ответить на вопрос, как сделать правильный выбор между взглядом с высоты птичьего полета и взглядом с высоты червячка, между обширной, тщательно собранной, но сухой числовой информацией и колоритной, но ограниченной информацией, полученной благодаря собственному опыту. Нужно просто постоянно помнить, что мы узнали, а о чем не получили представления. Как и во всех сферах жизни, в статистике строгая логика и личные впечатления лучше всего работают в тандеме, дополняя и исправляя друг друга. Идеал – комбинация сильных сторон и того, и другого.

Именно этот подход использовала Анна Рослинг Реннлунд из «Gapminder», шведской организации, которая борется с ложными представлениями о том, как развивается мир. Рослинг Реннлунд поставила себе задачу уменьшить разрыв между быстрой и медленной статистикой, между взглядом с высоты птичьего полета и взглядом с высоты червячка. Для этого она создала оригинальный сайт, «Долларовая улица».

На Долларовой улице можно сравнить жизнь семьи Бутои в Макамбе, Бурунди, с жизнью семьи Би из китайской провинции Юннань. Имельда Бутои – фермер. У нее и ее четверых детей на все про все только 27 долларов в месяц. Би Хуа и Юэ Хен – предприниматели, и получают целых 10 000 долларов в месяц. Понятно, что жизнь на 27 долларов в месяц сильно отличается от жизни на 10 000 долларов. Но одни лишь цифры не позволяют почувствовать эту разницу или сравнить жизни этих людей с нашей собственной.

«Долларовая улица» задалась целью это исправить, насколько это возможно устроить через веб-сайт. На сайт загружены короткометражки и тысячи фотографий комнат и бытовых предметов: плиты, источника света, игрушки, солонки, телефона, кровати. В каждом доме делается около 150 фотографий комнат и вещей (в случае если они присутствуют). Фотографии должны быть, по возможности, в одном и том же стиле. Изображения оказываются красноречивее любых слов.

Фотографии дома Имельды Бутои производят куда более сильное впечатление, чем точные, но бесцветные данные об ее ежемесячном заработке. В доме глинобитные стены, а крыша покрыта глиной и соломой. В роли источника света – открытый огонь. Вместо туалета – дыра на улице, прикрытая доской. Пол земляной. А вместо игрушек у детей есть лишь пара книг с картинками.

Дом Би выглядит совершенно иначе. У них современный душ, туалет со смывом, а также дорогой плоскоэкранный телевизор. На улице машина. На фотографиях ясно видны все детали, включая тот факт, что кухня у них на удивление крохотная: там только две конфорки.

Рослинг Реннлунд говорит, что фотографии можно использовать в качестве данных¹⁵. Поскольку они привязаны к числовой информации и их можно сортировать и сравнивать, это полезные данные, а не случайные, обманчивые картинки. Вы можете отфильтровывать результаты и смотреть только на дома людей с низким (или средним, или высоким) доходом. Или фотографии из конкретной страны. Или фотографии конкретных предметов – скажем, игрушек или зубной пасты.

Например, можно без труда увидеть все фотографии приготовления пищи в очень бедных семьях и отметить, что люди по всему миру готовят в металлическом котелке над открытым огнем. Более обеспеченные семьи пользуются современной бытовой техникой, с помощью которой легко контролировать подачу газа или электричества. Неважно, где вы живете, – если вы бедны, то, скорее всего, будете спать на полу в одной комнате с другими членами семьи. А если вы богаты, у вас будет своя собственная комната и удобная кровать. Зачастую то, что мы считаем разницей культур, на поверку оказывается разницей в доходах.

«Числа никогда не смогут полностью передать, каково это – жить на Земле», – писал Ханс Рослинг, хоть и был самым знаменитым специалистом по статистике в мире (а также свекром Анны Рослинг Реннлунд). Конечно, это так: числа всего не могут передать. Именно поэтому этот врач и ученый так много путешествовал и вплетал в собранную статистику разные истории. Но то, что числа все же могут передать, тоже важно.

Что мне так нравится в «Долларовой улице», так это то, что там быстрая статистика удачно сочетается с медленной, а взгляд с высоты птичьего полета – со взглядом с высоты червячка. Мы видим картинки повседневной жизни, которые инстинктивно понимаются и запоминаются. Мы сопереживаем людям по всему миру, но делаем это в контексте понятной статистики. Мы можем увидеть, как живут люди с доходом в 27 долларов в месяц, или 500 долларов, или 10 000 долларов, и узнать, сколько именно людей живут в подобной ситуации.

Если не понимать статистической информации, можно оказаться в сильном заблуждении касательно нашего с вами мира. Ведь очень легко убедить себя, что виденное лично нами является всей правдой, а это не так. Даже с хорошей статистической информацией причинно-следственную связь установить нелегко, но без статистики – задача совсем безнадежная.

Однако те, кто понимает одну лишь статистику, понимают немного. Мир, который мы видим, слышим, осязаем и обоняем, достоин такого же интереса, как и мир в таблицах и графиках.

Так что вот второй мой совет: попробуйте учитывать оба подхода, и взгляд птицы, и взгляд червячка. Часто они будут различаться, вплоть до того, что будет непонятно, как и то и другое может быть правдой. С этого и стоит начать расследование. Иногда статистика может вводить в заблуждение, иногда заблуждаться могут наши глаза, а иногда, как только мы поймем, что тут вообще происходит, противоречия как не бывало. Нередко для этого нужно задать себе ряд толковых вопросов – в том числе и тот, с которым мы познакомимся в следующей главе.

Правило третье

Не спешите с подсчетами

Когда поймете, что значит ваш вопрос, то и ответ поймете.

Мудрый мыслитель (суперкомпьютер в романе Дугласа Адамса «Автостопом по галактике»)

Это был вопрос жизни и смерти. Смертность новорожденных в Соединенном королевстве сильно отличалась от региона к региону. Может, врачи и медсестры могут как-то спасти этих детей? В больницы с низкой смертностью отправили медиков. Их задачей было узнать, какие методы достойны подражания, и подумать, есть ли смысл полностью изменить систему помощи матерям и детям у себя в больницах.

Но доктору Люси Смит из Лестерского университета упорно казалось, что здесь что-то не так¹. Поэтому она детально изучила данные двух групп больниц: одной в центральных графствах Англии, а другой в Лондоне. Контингент этих больниц был более-менее одинаков, но в Лондоне новорожденные умирали значительно реже. Действительно ли в лондонских больницах, родильных палатах и отделениях реанимациях действуют иначе?

Доктор Смит выяснила, что нет. Разница в смертности объяснялась совсем иначе.

Когда беременность прерывается на двенадцатой или тринадцатой неделе, любой врач назовет это выкидышем. Если ребенок родится недоношенным на двадцать четвертой неделе или позже, это, в соответствии с законами Соединенного королевства, должно быть зарегистрировано как рождение. Но если беременность прерывается накануне этого срока, скажем, на двадцать второй или двадцать третьей неделе, не очень понятно, как описать эту ситуацию. Плод в этом возрасте крошечный, не больше взрослой ладони. Шансы, что он выживет, очень малы. Многие врачи называют такие трагические ситуации «поздним выкидышем» или «поздней гибелью плода», даже если у крошки какое-то время билось сердце или он успел сделать несколько вдохов. Доктор Смит рассказывает, что многие родители, прошедшие через это испытание, твердо убеждены, что слово «выкидыш» не соответствует ситуации. Возможно, именно с целью помочь таким родителям пережить горе врачи в центральных графствах стали называть это иначе: ребенок родился живым, но вскоре умер.

К счастью, беременности редко обрываются на 22 или 23 неделе. Но, произведя ряд нехитрых расчетов, Люси Смит обнаружила, что разница в том, как такие случаи описывались в статистических подсчетах, и являлась причиной разрыва смертности между двумя регионами. Значит, у новорожденного в Лондоне вовсе не было больше шансов выжить. Разница была не между событиями, а между тем, как эти события фиксировались.

Та же разница в терминологии влияет на сравнение статистики целых стран. В США невероятно высокая для такой обеспеченной страны смертность младенцев: в 2010 это была 6,1 смерть на тысячу живорождений. В то же время в Финляндии эта доля составляет всего лишь 2,3. Оказывается, что американские врачи, как и их коллеги в центральных графствах Англии, намного чаще регистрируют беременность, оборвавшуюся на 22 неделе, не как выкидыш, а как живое рождение, за которым последовала ранняя смерть. Причина может быть связана с культурой, законами или финансами. Это неважно: важно, что высокая смертность младенцев в США объясняется тем фактом, что рождения до 24 недели там регистрируют как рождение живого ребенка, а в других странах – как выкидыши (что не является, впрочем, единственной причиной различий в статистике). Если посмотреть на информацию о рожденных после 24 недели, то статистика по США падает с 6,1 до 4,2 смертей на 1000 живых рождений. В Финляндии же изменение незначительно: с 2,3 до 2,1².

Та же проблема возникает, если сравнивать данные по разным периодам в одной и той же стране. Когда в 2015 и 2016 году в Англии и Уэльсе выросла смертность младенцев, хотя до этого она стабильно снижалась, журналисты стали бить тревогу – что неудивительно. «Медики сообщают, что причинами могут быть ожирение, бедность, курение и недостаток акушерок», – писала газета «The Guardian».

Такая вероятность есть. Но группа врачей в письме «Британскому медицинскому журналу» отметила, что в официальной статистике также отмечается резкий рост живых рождений на 22 неделе беременности и даже раньше⁴. Похоже, что все больше врачей следовали примеру центральных графств и вместо «поздних выкидышей» регистрировали живое рождение, за которым последовала преждевременная смерть. И этого было достаточно, чтобы объяснить рост статистики младенческой смертности.

Из этого можно сделать важный вывод.

Зачастую в поисках объяснения на самом деле ищут виновных.

Если младенческая смертность растет, может, причина в том, что политики выделяют слишком мало средств на здравоохранение? А может, матери курят или набирают лишний вес? В Лондоне младенческая смертность ниже, чем в центральных графствах, – что же больницы центральных графств делают не так?

На самом деле виновных, может быть, и вовсе не было.

Пытаясь понять утверждение, завязанное на статистике, – неважно, какое именно, – начать следует с того, чтобы спросить себя, что же на самом деле это утверждение означает.

На первый взгляд измерение младенческой смертности – занятие печальное, но простое: подсчитать, сколько младенцев умерли. Но поразмыслите немного, и вы поймете, что понять, плод перед нами или младенец, вовсе не просто. Именно этот сложный этический вопрос является причиной одного из самых болезненных споров в политике США. Но статистика должна же где-то провести границу. Если мы хотим понять, что же происходит на самом деле, нужно понять, где именно находится эта граница.

Похожие вещи происходили и в пандемию. Сегодня, 9 апреля 2020 года, новостные источники сообщают, что за последние 24 часа на основной территории Великобритании от ковида умерли 887 человек – однако мне известно, что это число неверно. Согласно информации от Шейлы Бирд, шотландской специалистки по статистике и исследовательницы данных, в реальности это что-то около 1500 человек⁵. Откуда такая разница? Отчасти потому, что кто-то умер у себя дома, а статистика сообщает только о тех, кто умер в больницах. Но основная причина в том, что переполненные больницы публикуют данные с задержкой в несколько дней. Те смерти, о которых сообщили сегодня, в четверг, случились, скорее всего, в воскресенье или понедельник. А так как количество смертей растет по экспоненте, информация трехдневной давности не дает нам представления о том, что сейчас дела обстоят куда хуже.

Статистика как дисциплина основана на измерениях и подсчетах. Майкл Бластлэнд, один из создателей программы «Более-менее», говорит так: представьте себе двух овец в поле. Сколько в поле овец? Ясное дело, две. Только вот одна овца – не овца, а ягненок. А другая на позднем сроке беременности – точнее, у нее сейчас схватки, и она вот-вот родит. Сколько, значит, овец? Одна? Две? Две с половиной? Вот как, оказывается, сложно считать до трех. Говорим ли мы о том, сколько в больнице медсестер (как насчет тех, кто работает неполный день – их считать за одну или за двух?) или о богатстве сверхбогатых людей (считаем ли мы то, что они указали в налоговой декларации, или пытаемся прибавить к этому капитал, который они прячут?), важно понимать, что именно и как мы измеряем и считаем.

Удивительно, как редко это происходит. После многолетних попыток вывести людей из статистических лабиринтов я понял, что большинство проблем, с которыми я столкнулся, объяснялись тем, что люди с самого начала повернули не в ту сторону. Они углублялись в дебри статистической математики, спрашивая об ошибках выборки, пределе погрешности, спорили, растет ли число или падает, принимали на веру, сомневались, разбирали на части и анализировали – и ни на минуту не задавались самым очевидным вопросом: а что именно мы измеряем и подсчитываем? Какое определение для этого используем?

Несмотря на то что в эту ловушку попадают очень многие, названия ей так и не придумали. Я предлагаю назвать ее «преждевременным подсчетом».

Мы с женой часто об этом говорим. У нас на холодильнике стоит радио, и за завтраком мы то и дело слышим какие-то статистические утверждения, от громких политических заявлений до неожиданных результатов исследований. К примеру: «Согласно новейшему исследованию, дети, которые играют в компьютерные игры, где много насилия, с большей вероятностью будут проявлять насилие в реальной жизни». Хоть моей жене и известно, что я не все на свете знаю, она все же не может до конца избавиться от представления, что у меня в голове гигантский справочник со всей когда-либо собранной человечеством статистикой. Она спрашивает меня: «Это правда так?» Изредка случается, что я недавно занимался этой темой и знаю ответ, но гораздо чаще бывает, что я могу ответить только: «Зависит от того, что под этим подразумевается…»

Не подумайте, что я исповедую какой-то радикальный философский скептицизм или просто хочу позлить жену. Я просто отмечаю, что не вполне понимаю, что именно стоит за этим утверждением, так что не могу (пока что) знать, правда это или нет. К примеру: что значит «игры, где много насилия»? Как насчет Пакмана? Пакман проявляет неслыханную жестокость, а именно живьем глотает других существ. Или возьмем «Space Invaders». Там можно только стрелять или стараться, чтобы тебя не подстрелили. Но, возможно, исследователи имели в виду что-то другое. Пока я не узнаю, что же они имели в виду, я мало что могу сказать.

Или, например, что значит «играют»? Может быть, детям[14] раздали анкеты, чтобы узнать, кто из них часами играет в игры, где много насилия. А может быть, они набрали волонтеров и дали им 20 минут поиграть в компьютерную игру в лаборатории, а потом каким-то способом измерили, стали ли они чаще «проявлять насилие в реальности» (опять же, что под этим имеется в виду?).

– Многие из этих исследований не измеряют насилие, – говорит Ребекка Голдин, специалистка по математике и директор STATS, проекта по статистической грамотности⁶. – Они измеряют что-нибудь другое, к примеру, агрессивное поведение». – А агрессивное поведение, в свою очередь, сложно измерить, так как сложно определить, что это такое. Авторы одного известного исследования компьютерных игр для того, чтобы измерить агрессивное поведение, предлагали испытуемому добавить в чужой напиток острого соуса (честное слово, я не выдумываю). Эта «парадигма острого соуса» была названа «непосредственной и недвусмысленной» оценкой агрессии. Социальная психология – не моя специализация, так что, может быть, в этом и есть какой-то смысл. Может быть. Но очевидно, что, как и в случае с младенцами, овцами и медсестрами, такие вроде бы очевидные слова, как «насилие» и «игра», предоставляют широкий простор для интерпретации.

Так же скрупулезно, как мы анализируем утверждения о фактах, нужно анализировать и политические программы. Все мы знаем, что политики намеренно говорят обтекаемо. Часто они восхваляют «справедливость», «прогресс» и «возможности», или – это меня совсем уж выводит из себя – говорят, что «предлагают эту программу, так как это единственное правильное решение». Но даже программы, которые, казалось бы, вполне конкретны, могут оказаться пустым звуком, если мы не поймем, что стоит за этим словами. Хотите выделять школам больше денег? Замечательно! Но что именно это значит: выделять больше денег на каждого ученика, или увеличивать сумму с учетом инфляции, или еще что-то?

К примеру: в 2017 в Соединенном Королевстве группа «Уходим так уходим», лоббирующая Брексит, опубликовала программный документ, призывающий к «пятилетней заморозке неквалифицированной иммиграции»⁸. Хорошая ли это мысль? Сложно ответить, пока мы не поймем, что именно имеется в виду. Вы, наверное, уже догадались, что следует спросить: «Что вы подразумеваете под «неквалифицированной»?

При дальнейшем рассмотрении обнаруживается, что вы неквалифицированы, если у вас нет приглашения на работу с зарплатой как минимум 35 000 фунтов, то есть за бортом остаются большинство медсестер, учителей начальной школы, техников, помощников адвоката и аптекарей. Задумка может быть хорошей или не очень, но большинство людей удивятся, узнав, что эта приостановка «неквалифицированной иммиграции» предполагает исключение учителей и медсестер реанимации⁹. И это была не просто какая-то бумажка: в феврале 2020 правительство Соединенного королевства объявило о новых иммиграционных ограничениях. Необходимая зарплата упала до 25 600 фунтов, но терминология «квалифицированных» и «неквалифицированных» осталась прежней.

«Преждевременный подсчет» – западня, в которую может попасться каждый: и знатоки математики, и те, кто падает духом при словах «десятичная дробь».

На самом деле, если вы умеете обращаться с числами, вы с большей долей вероятности приметесь за получение продольных и поперечных срезов данных, корреляцию и регрессию, нормализацию и перерасчеты, без труда орудуя числами в электронной таблице или пакете статистических данных, – не осознавая, что вы толком и не понимаете, что стоит за всеми этими абстракциями. Есть теория, что именно этот соблазн вызвал последний финансовый кризис. Математические модели риска стали такими изощренными, что все и думать забыли, как именно эти риски измеряются и стоит ли полагаться на них, когда на кону вся банковская система мира.

Работая на «Более-менее», эту проблему я замечал повсюду. Если приглашенные эксперты пользовались тем или иным определением на протяжении многих лет, они могли забыть, что обыкновенный слушатель, услышав то же слово, представляет себе нечто совсем иное. «Проклятье знания» (термин психолога Стивена Пинкера) – заклятый враг удачного обмена информацией. Когда вы в чем-то хорошо разбираетесь, вам невероятно трудно поставить себя на место человека, который ничего в этом не смыслит. Мы с коллегами тоже от этого пострадали. Приступая к разбору очередной запутанной статистической истории, мы всегда начинали с того, что уточняли определения. Очень быстро эти определения начинали казаться самими собой разумеющимися, и нужно было напоминать себе, что для зрителей это не так.

Дарелл Хафф не преминул бы заметить, что один из самых простых способов «лгать при помощи статистики» – это использовать определения, которые вводят в заблуждение. Но часто в заблуждение нас вводит не кто иной, как мы сами.

Вот, например, число 39 773. Это число смертей от огнестрельного оружия в США в 2017 году (это самая актуальная информация от Национального совета по технике безопасности). Это число (или близкое к нему) всплывает всякий раз, когда в новостях пишут о массовой стрельбе, – хотя большая часть этих смертей совершенно никак не связана с этими ужасными событиями[15]. (Разумеется, не всякая массовая стрельба попадает в газеты. Если использовать стандартное определение, согласно которому в ходе одного инцидента погибает или получает повреждения четверо человек, то в США почти каждый день происходит «массовая стрельба», и большинство таких случаев газеты не считают достойными упоминания.)

«Смерть от огнестрельного оружия» – термин вроде бы несложный: вот огнестрельное оружие, а вот смерть, что тут непонятного.

Но точно так же звучит и «овца», так что давайте остановимся и поразмыслим. Даже «2017 год» – понятие не такое простое, как можно подумать. К примеру, в 2016 году в Соединенном королевстве резко выросло число убийств. Произошло это потому, что наконец-то завершилось расследование, в ходе которого было официально вынесено решение, что 96 человек, погибшие в давке на футбольном стадионе «Хиллсборо» в 1989 году, были преступно убиты. Сначала эти смерти рассматривались как следствие несчастного случая, но в 2016 они официально стали считаться убийствами. Это исключительный случай, но задержки между смертью и официальной регистрацией ее причины происходят нередко.

Но главная проблема тут – что именно мы имеем в виду под «смертью». Да, это термин однозначный. Но число «39 773» мы обычно слышим, когда на экране показана вереница машин медиков и полиции, приехавших на место ужасающей бойни. Естественно, что мы связываем это число с убийствами или даже с массовыми убийствами. На самом деле около 60 % смертей от огнестрельного оружия в США – самоубийства, а не убийства и не несчастные случаи (последние случаются редко). Не то чтобы кто-то пытался заставить нас поверить, что убийства с использованием огнестрельного оружия происходят в 2,5 раза чаще, чем на самом деле. Это просто допущение, вполне понятное, если взять во внимание контекст, в котором это число появляется.

Хорошо, мы поняли свою ошибку, а теперь что? Можно использовать ее как довод в защиту той или иной политической группы. Защитники прав на огнестрельное оружие скажут, что это доказывает, насколько раздут страх массовой стрельбы. Те, кто ратует за жесткий контроль над оружием, возразит, что это подрывает популярный в среде их противника аргумент, то есть что люди должны иметь возможность защищаться, если на них нападут с оружием. Если вероятность того, что оружие люди используют против самих себя, выше, чем вероятность, что на них нападут, аргумент защитников оружия теряет силу.

Как прилежные исследователи статистики, не будем торопиться с выводом, кто прав, а кто ошибается. Сначала нужно добиться ясности, а уже потом, когда мы поймем факты, можно будет решить, на чьей мы стороне.

Следует также иметь в виду, что за каждой из этих 39 773 смертей от огнестрельного оружия стоит человек и его трагическая история.

Маловероятно, что Сталин действительно сказал: «Смерть одного человека – трагедия, гибель миллионов – статистика», но этот афоризм все еще в ходу.

Одна из причин его популярности – то удивительное равнодушие, с которым мы относимся историям человеческих жизней, стоящих за цифрами. Преждевременный подсчет – не просто интеллектуальный провал. Если мы не спрашиваем, что на самом деле значат те или иные статистические данные, мы также проваливаем тест на сострадание.

Продолжим мрачную тему суицида, но на этот раз обратимся к Соединенному королевству. В газете «The Guardian» появился кричащий заголовок: «Каждая пятая девушка в возрасте от 17 до 19 лет занимается селф-хармом или пытается покончить с собой». Автор статьи рассуждает, что тому виной: социальные сети, стремление быть красивой, сексуальное насилие, страх не сдать экзамен, проблемы с поиском работы, переезд, сокращение средств, выделяемых на государственные услуги, или айпады¹¹. Статья перечисляет массу виновников, но мало что сообщает нам о том, что подразумевается под селф-хармом.

Так что обратимся к самому исследованию. Его профинансировало правительство Соединенного королевства, а проведено оно было авторитетными исследовательскими организациями¹². Практически сразу понимаешь, что в газетный заголовок, как это часто бывает, прокралась ошибка. Неверно утверждать, что каждая пятая девушка в возрасте от 17 до 19 лет занимается селф-хармом или пытается покончить с собой. В действительности каждая пятая из них говорит, что она это испытала – и произойти это могло давно. Но «испытала»… что именно она «испытала»? Исследование сообщает нам не больше, чем статья в «The Guardian».

На сайте Государственной службы здравоохранения перечислены различные виды селф-харма. Страдающие этим люди могут резать или обжигать себя, ударять или шлепать, употреблять ядовитые вещества или наркотики, злоупотреблять алкоголем, страдать такими расстройствами пищевого поведения, как анорексия и булимия, выдирать себе волосы или даже чересчур усердно заниматься спортом¹³. Это ли имели в виду девушки, которые утвердительно ответили на вопрос исследователей? Мы этого не знаем. Я спросил исследователей, что они имели в виду, задавая этот вопрос. Они ответили, что хотели «охватить весь спектр селф-харма» и поэтому не давали опрашиваемым определения селф-харма. Значит, селф-харм – это то, что под этим словом подразумевали опрашиваемые девушки¹⁴.

Оно бы и ладно. Нет ничего плохого в попытке охватить самый широкий диапазон исследуемого явления. Информация о том, что каждая пятая девушка в возрасте от 17 до 19 когда-либо занималась тем, что, по ее личному мнению, является селф-хармом, может быть небесполезна. Но если мы интерпретируем статистику, стоит иметь в виду, что никто, кроме самой этой девушки, не знает, что именно она имела в виду. Селф-харм в любом его проявлении – явление пугающее, но какие-то его виды пугают меньше, а какие-то больше. Одно дело – напиться, другое – страдать анорексией.

Если это учитывать, то невинный на первый взгляд заголовок, в котором в одну кучу свалены селф-харм и суицид, предстает как совершенно безответственный. Между избыточными занятиями спортом и самоубийством – глубокая пропасть. И хотя, согласно исследованию, селф-хармом занимается удручающе высокое число девушек, суициды, к счастью, происходят очень редко. Из каждых 100 000 девушек в возрасте от 15 до 19 лет в Соединенном королевстве суицид совершают 3,5 девушек, то есть около 70 человек во всей стране¹⁵.

(Надеюсь, что вам уже пришел в голову вопрос, что именно власти подразумевают под «суицидом». Не всегда понятно, хотел ли человек покончить с собой или нет. Бывает, что человек хотел причинить себе вред, но не умереть, но по неосторожности погиб. В Бюро национальной статистики Соединенного королевства критерием является возраст: если ребенку 15 или больше, смерть считается намеренной, а если меньше – трагической случайностью. Разумеется, это не всегда соответствует истине, и мы не всегда можем узнать, что произошло на самом деле.)

Сваливать в одну кучу селф-харм и суицид – поведение безрассудное еще и потому, что заголовок выделяет именно девушек. Исследователи действительно обнаружили, что девушки в возрасте от 17 до 19 с большей вероятностью, чем юноши от 17 до 19 лет, говорят, что имели опыт селф-харма, но риск суицида выше у юношей – в этом возрасте он в два раза выше, чем у девушек.

За всеми этими числами стоят ужасающие трагедии. Четкие определения необходимы, если мы хотим понять, что происходит, а возможно, и как улучшить ситуацию. Не для этого ли мы и собираем данные?

Остаток главы я хочу посвятить более детальному разбору одного исследования. Надеюсь, это послужит наглядной иллюстрацией того, как можно рассуждать, столкнувшись со сложным вопросом. Сначала нужно уточнить, что именно измеряется, и лишь потом заниматься анализом чисел. А примером будет тема важная. У многих есть касательно нее твердые убеждения, но лишь смутное представление о том, какие определения у связанных с ним терминов. Эта тема – неравенство. Начнем c известной фразы:

«Oxfam: Состояние 85 самых богатых людей равно состоянию беднейшей половины человечества». Это заголовок из статьи, напечатанной в январе 2014 года в «The Guardian»¹⁵. «The Independent» и многие другие медиаресурсы тоже обратили внимание на опубликованные результаты этого исследования, проведенного Oxfam, благотворительной организацией по борьбе с бедностью. Это заявление шокирует, но что именно оно нам сообщает?

Задачей Oxfam было получить общественную огласку. Им нужно было накалить обстановку. Просвещение было делом десятым. Так думаю не один я: Рикардо Фуэнтес, возглавлявший исследование, по сути, сам это признал в интервью блогу Oxfam под названием «Анатомия потрясающих фактов». Пост был написан по случаю «самого большого наплыва посетителей в истории сайта Oxfam International»¹⁷ и посвящен шумихе вокруг «потрясающего факта». Но сообщал ли этот факт какую-то информацию? И соответствовал ли он истине? Господин Фуэнтес позже говорил BBC, что в исследовании «были свои недостатки, но мы сделали все, что было в наших силах».

Я в этом не уверен. Через три года Oxfam внес поправки в этот анализ – и поправки серьезные: пресловутые 85 миллиардеров превратились в 8 миллиардеров. Что случилось? Неужели проблема неравенства ухудшилась в 10 раз? Или миллиардеры стали в 10 раз богаче? Или бедняки умудрились лишиться девяти десятых своих средств? Нет, не было никакой экономической катастрофы. Оценка Oxfam была совершенно неинформативным, сенсационным способом осмыслить неравенство.

То, как резко изменилось число в заголовке, уже говорит о том, что этот способ осмысления неравенства сообщает нам мало полезной информации. Изумление и экзальтация некоторых репортажей об исследовании – еще один знак того, что это число попросту сбивало людей с толку. И если «The Guardian» верно передала информацию от Oxfam, сообщив, что 85 человек обладали тем же состоянием, что и беднейшая половина мира, то в инфографике «The Independent» сообщалось, что 85 самых богатых людей обладают таким же состоянием, что и все остальные люди на планете, вместе взятые. (В рекламном ролике документального фильма BBC о сверхбогатых была указана та же ошибочная информация.) Это даже близко не стоит от первоначального заявления, хотя, возможно, вы не сразу поймете почему.

Если вы так и не поняли: практически все богатство на земле принадлежит не беднейшей половине населения, у которой либо совсем ничего нет, либо есть какие-то крохи, но и не самым богатым 85 (или все-таки восьми?) ультрамиллиардерам. Оно принадлежит нескольким сотням миллионов людей со средним достатком. Возможно, и вы в их числе. «The Independent» и BBC спутали «состояние беднейшей половины населения» и «состояние всех, кто не является миллиардером». Эта ошибка может показаться незначительной, но на деле мы говорим о разнице между менее чем двумя триллионами долларов и более чем 200 триллионами. Из-за того, что журналисты не подумали как следует, что именно сообщают, они допустили стократную ошибку.