Время заблуждений: Почему умные люди поддаются фальсификациям, распространяют слухи и верят в теории заговора

Я ответил Ричарду, что это не научный журнал и я не признаю подобные «доказательства» достойными доверия. Он проигнорировал мой ответ и просто перешел к обсуждению следующего «доказательства». Это типичная предвзятость подтверждения: Ричард пренебрег свидетельствами, которые не поддерживали его гипотезу. Вскоре он прислал ссылку на пост в одной социальной сети, где утверждалось, что в Израиле наблюдалось увеличение смертности на 23 % среди мужчин в возрасте от 29 до 39 лет в марте и апреле 2021 г. По мнению Ричарда, очевидно, что эти люди умерли из-за вакцины, поскольку период совпадает с первой волной вакцинации молодых людей. Также он прислал мне ссылку на базу данных израильского министерства здравоохранения. На первый взгляд, данные как будто совпадали: рост смертности в этой возрастной группе действительно наблюдался именно в тот период. Однако более тщательное изучение вопроса показало, что речь идет об очень маленьких цифрах – буквально двузначные числа. Когда цифры небольшие, в процентном соотношении данные могут показаться намного более драматичными, чем на самом деле. Так, если в одну неделю умрут два человека, а в следующую – три, это составит прирост на 50 %! А если, как в этом случае, число умирающих увеличится с 13 до 16, прирост составит 23 %. Кстати, подобная тактика представления статистических данных широко используется не только заблуждающимися, поскольку позволяет придать нужный оттенок распространяемой информации. И это одна из основных причин плохой репутации статистики.

Более того, цифры содержали совокупные данные о смертях от различных причин. Одна серьезная автомобильная авария могла резко исказить показатели. Я тщательно проанализировал данные о смертности, расширив диапазон дат (не только за апрель и март) и возраста (не только 29—39 лет). Вскоре стало ясно, что цифры колеблются с течением времени и скачок, на который обратил внимание Ричард, ограничен этой конкретной возрастной группой и конкретным периодом. Если взять любые другие диапазоны времени и возраста, прироста уже не видно. Далее я сравнил упомянутый скачок с общими колебаниями показателей с течением времени. Я хотел выяснить, насколько статистически значимо увеличение смертности на 23 % на общем фоне. И снова обнаружил, что, хотя увеличение смертей на 23 % кажется большим, такие колебания ожидаемы, следовательно, этот конкретный скачок не является статистически значимым.

В надежде, что эта информация поможет Ричарду лучше понять науку в целом и статистику в частности, я сделал видеозапись монитора во время проведения своего статистического анализа, чтобы показать весь процесс и полученные результаты. Разумеется, Ричард не отреагировал и на этот раз. Ему не интересна информация, противоречащая его гипотезе, а нужны лишь «доказательства», которые подтвердят и укрепят его убеждения.

На самом деле в каждом из нас есть что-то от Ричарда. Если не верите, пройдите простой тест.

Карты Уэйсона

Представьте, что перед вами набор из четырех карт (рис. 5).

Рис. 5. Карты для задачи выбора Уэйсона

Исходные данные: на одной стороне каждой карты изображена буква, на другой – цифра.

Гипотеза: если на одной стороне карты четное число, то на другой – гласная буква.

Вопрос: какие карты нужно перевернуть, чтобы проверить эту гипотезу?

Тест разработан Питером Уэйсоном в 1966 г. и известен как «Задача выбора Уэйсона».

Итак, сначала подумайте.

Большинство начинает с карты с цифрой 4. Если на другой стороне карты гласная, значит, гипотеза верна. Если нет – ошибочна. Такой выбор имеет смысл. Затем большинство людей переворачивает карту с буквой Е. Это кажется разумным способом дальнейшей проверки гипотезы. Но если задуматься, становится очевидным, что данное действие вызвано желанием подтвердить гипотезу (если на лицевой стороне четное число, значит, на обратной – гласная) и совершенно бесполезно. Если на обратной стороне карты Е четное число, значит, гипотеза верна, но если нечетное, то это ни опровергнет, ни подтвердит гипотезу, поскольку в ней ничего не говорится о картах с нечетным числом.

Немногие из выполняющих тест переворачивают карту с буквой К, хотя она является ключевой. Если на обратной стороне четное число, значит, гипотеза ошибочна. Так что правильное решение – перевернуть карты 4 и К. Остальные карты не помогают проверить гипотезу.

Если вы решили задачу, поздравляю, – у вас необыкновенно развитое логическое мышление. Или, как вариант, вы видели задачу Уэйсона раньше и воспользовались возможностью подтвердить гипотезу о том, что вы умнее большинства людей. Если вы выбрали неправильное решение, не переживайте – вы не одиноки. В оригинальном эксперименте Уэйсона менее 10 % участников решили задачу. Как и следовало ожидать, существует большое количество литературы по задаче выбора Уэйсона со множеством нюансов и условий, и эта литература предоставляет массу возможностей для предвзятого поиска информации.