понять: если два важных события происходят одно за другим, первое зачастую автоматически трактуется как причина второго. Представьте, что вы читаете эту статью через час после выступления премьер-министра Великобритании.
Разочарование невысокой оценкой перспектив производственного сектора, прозвучавшее в речи премьер-министра, вылилось в резкое падение рынков после ее выступления.
Весьма вероятно, что вовсе не речь премьер-министра стала причиной падения рынков. Рынками управляет множество очень сложных факторов, но статья о них привлечет слишком мало читателей. Допустим теперь, что рынки отыграли назад и стремительно выросли через три часа после этой публикации. Тогда тот же новостной источник заявит:
Несмотря на первоначальное падение, рынки восстановились и продемонстрировали стремительный рост после выступления премьер-министра, вдохновленные ее взвешенной и последовательной политикой в отношении производства.
Может быть, истинность этого умозаключения более вероятна, чем предыдущего? Да ничего подобного. Перед нами жонглирование словами на основе чрезмерно упрощенного и крайне избирательного восприятия сложной ситуации. Однако подобные словесные упражнения бывают намного более убедительными, чем попытка тщательно описать реальное положение дел.
Обучение с умом: когда корреляция не означает каузальности
Зачастую каузальность путают с корреляцией. Это весьма распространенная ошибка: на основе наблюдений над двумя переменными, которые ведут себя очень похоже, или при сопоставлении событий, следующих вплотную одно за другим, делается вывод, что одно является причиной другого. Прежде чем выдвинуть предположение о наличии причинной обусловленности, убедитесь, что вы рассмотрели и отвергли все прочие возможности.
1. Третий фактор: одна из самых распространенных ошибок в восприятии корреляции возникает, когда скрытой причиной двух явлений, кажущихся тесно взаимосвязанными, является какой-либо третий фактор. Например, стоимость вашего автомобиля и размер дома могут иметь близкую корреляцию, но это не означает, что одно обусловлено другим. Скорее всего, обе эти характеристики зависят от третьего, обусловливающего их фактора – уровня вашего благосостояния.
2. Действующий фактор, но не причина: одно действительно оказывает существенное влияние на другое, но не обусловливает его. Неслучайно многие очень высокие люди становятся профессиональными баскетболистами. Данная физическая особенность повышает шансы добиться успеха в этом виде спорта, где трудно преуспеть коротышкам. Тем не менее рост не является ни абсолютно необходимым, ни достаточным условием: большинство высоких людей не являются хорошими баскетболистами, и для превращения в сильного игрока необходимо множество других факторов.
3. Взаимная обусловленность: взаимосвязь между двумя элементами реальна, но оба они постоянно воздействуют друг на друга. Так, существует тесная связь между инфляцией и безработицей, но оба параметра одновременно являются и причиной, и следствием, то есть находятся в состоянии постоянной взаимной обусловленности.
4. Чистое совпадение: множество вещей коррелируют по чистой случайности, между ними не существует никаких значимых отношений. К примеру, в последние 20 лет в США увеличилось число сортов пива, а также вырос размер государственного долга. Едва ли эти два параметра как-то связаны между собой.
5. Манипулирование статистикой: внешне впечатляющая корреляция может оказаться результатом избирательного подхода к статистике, когда учитываются только данные, демонстрирующие желаемый результат. Например, в рекламе программы по снижению веса могут активно обсуждаться результаты маленькой выборки сильно похудевших испытуемых, тогда как о других участниках, которым диета абсолютно не помогла, даже не упоминается.
6. Путаница между причиной и следствием: бывает, что две вещи действительно коррелируют, но вы неправильно определяете, какая из них является причиной, а которая следствием. Скажем, депрессия вследствие потери работы может быть ошибочно принята за причину случившегося, а не за его симптом («Наверное, тебя уволили, потому что ты все время был хмурым и думал о плохом»).
Только убедившись в отсутствии всех вышеперечисленных возможностей, можно задуматься о существовании прямой каузальности. Проявляя осмотрительность в этом вопросе, вы будете выгодно отличаться от большинства писателей, мыслителей, учащихся и даже многих ученых! Однако, если прямая каузальность обнаружена, это может обернуться воистину революционными открытиями. Так, например, когда было установлено, что малярия возникает в результате укуса особого вида комаров, которые являются переносчиками паразитов человека – малярийных плазмодиев, это открыло путь к победе над одним из тяжелейших недугов, прежде уносившим множество жизней.
Рассмотрите четыре примера и ответьте, имеет ли представленная в них корреляция какое-либо отношение к каузальности, и если да, то какое именно.
1. Выявлена сильная корреляция между учебой в университете и общим размером пожизненного дохода. Очевидно, что получение диплома стоит затраченных денег и времени: скорее всего, это поможет вам заработать в дальнейшей жизни намного больше денег.
___________
___________
2. Иметь вшей полезно для здоровья. В нашей деревне на всех здоровых людях вши так и кишат, а у больных ни одной нет.
___________
___________
3. Мы спросили мнение десяти клиентов о нашей новой политике обслуживания, и все они ответили, что теперь получают еще больше удовольствия от посещения «Дворца спорта и релакса». Наша новая политика потрясающе эффективна!
___________
___________
4. Доказано, что если ребенок растет в неблагополучной семье, то это влечет за собой целый ряд негативных проявлений в сфере обучения: от большого количества прогулов и неудовлетворительных экзаменационных оценок до отчисления из школы. Фактически, социальное неблагополучие самым тесным образом связано с успеваемостью и является основной причиной слабых результатов, демонстрируемых учащимися.
___________
___________
К аргументу из первого примера – получение высшего образования позволяет потом больше зарабатывать на протяжении всей жизни – часто прибегают многие, в частности политики. Однако эта корреляция может предполагать не каузальность, а участие других факторов. Возможно, люди, делающие выбор в пользу университетского образования, просто имеют тип личности, способствующий высоким заработкам, – отличаются пытливостью, высоким интеллектом, честолюбием, энергичностью, – и зарабатывали бы немало даже без университетского диплома. Есть и другой вариант: обучение в университете и высокие заработки имеют общую причину – принадлежность к привилегированному состоятельному слою общества. Необходимо изучить этот вопрос, прежде чем остановиться на том или ином объяснении.
Во втором примере описан знаменитый случай, имевший место в реальности: среди аборигенов архипелага Новые Гебриды бытовало верование, будто бы вши даруют здоровье. Это звучит абсурдно, но, заметьте, корреляция подмечена безошибочно. Просто все местные жители имели вшей, кроме самых тяжелых больных, с которых паразиты перебегали на других людей, – на основе этого наблюдения и был сделан ошибочный вывод о том, что иметь вшей полезно для здоровья[21].
В третьем примере, по всей видимости, присутствует манипулирование статистикой. Отношения каузальности в данном случае вполне возможны, но десять человек – слишком маленькая группа, чтобы на ее основе делать столь категоричные заявления. К такого рода результатам опроса, весьма лестным для продавца услуг, следует относиться с долей скепсиса.
Последний пример сложнее: подобный фрагмент вполне может оказаться в
