Джен Сабурин, Ph.D. в области компьютерных наук, разработчик программного обеспечения и научный сотрудник SAS, рассказывает, как данные используются для придания большего эффекта правдивости сообщениям в СМИ и как разумнее проводить исследования.
Мы часто получаем информацию из медийных отчетов, где фигурируют данные, а авторы используют эти данные для обоснования доводов. Однако сообщения в СМИ на основе этих отчетов могут сильно зависеть от того, какого типа данные рассматривались и как они были собраны. Давайте более подробно поговорим о том, как использовать цифры и факты для построения аргументов при информировании общественности.
Сравнение – важная часть исследования
Представьте, что мы опрашиваем людей и обнаруживаем, что 60% из них любят зеленый цвет, и они едят овощи каждый день. В связи с этим мы можем утверждать, что любовь к зеленому цвету означает, что человек с большей вероятностью будет есть овощи. Опрос действительно показывает, что большинство людей, которым нравится зеленый цвет, ежедневно едят овощи, но сделать дальнейшие выводы без контрольной группы все-таки трудно.
А что, если только 20% опрошенных не любят зеленый цвет, но едят овощи? Также может получиться, что 60% людей не любят зеленый цвет, и всё же они едят овощи. В этом случае любовь к зеленому цвету не имеет ничего общего с потреблением овощей. Более того, может оказаться, что 90% участников опроса, которым не нравится зеленый цвет, ежедневно едят овощи. Это говорит об отрицательной связи между любовью к зеленому цвету и ежедневным поеданием овощей.
Как видите, если автор представляет факты и цифры без сравнения, истинная интерпретация результатов исследования может быть затруднена. Нам нужно сравнить полученные знания с другой группой, чтобы получить более обоснованные выводы.
Люди часто используют данные, чтобы проводить сравнения между разными типами групп или поведением участников исследования. При этом важно обращать внимание на задаваемые вопросы и на то, кому их задают. И не менее важно знать, с чем исследователи сравнивают собранные сведения.
Интервенционные исследования
Чтобы получить конкретный результат, ученые проводят интервенционные исследования чаще всего в области медицины. В этих исследованиях ученые используют контрольную группу. Это особая группа населения, которая помогает сравнивать результаты с другими участниками. Она не подвергается воздействию того, что изучается или проверяется. Создать соответствующую контрольную группу непросто, потому что исследовательский процесс может прерваться из-за осознания группой того, что за ней наблюдают.
Представьте, что мы проводим испытание нового препарата для похудения. Участники делятся пополам. Экспериментальная группа получает новое лекарство, а контрольная группа получает плацебо – таблетку, которая не содержит никаких химических веществ. При этом использование плацебо особенно хорошо работает, если ученые и участники не знают, кто получает «пустышку», а кто – настоящее лекарство.
Наша цель – определить, какая группа будет больше терять в весе. Может быть, люди из контрольной группы начнут понимать, что ситуация остается прежней, и на самом деле они не получили новое лекарство. Неясно, как это может повлиять на их поведение. А участники, принимающие препарат, станут предполагать, что что-то может произойти, и, возможно, это повлияет на их отношение или поведение.
Больше сложных исследований
Работа над исследованиями, не связанными с лекарствами, может быть еще сложнее. Например, исследование о программе тренировок. Как создать объективную контрольную группу? Можно ли порекомендовать моей контрольной группе не тренироваться? Могу ли я попросить их сделать упражнение из моей программы, но немного видоизмененное? Каждый из этих ответов напрямую влияет на сравнительный анализ и на то, в каком формате будут сообщаться результаты.
Читая результаты такого исследования, важно смотреть на действия как экспериментальной, так и контрольной группы. Нужно спросить себя, кажется ли сравнение объективным или создается впечатление, что у одной группы было преимущество или недостаток? Какие еще факторы могут объяснить результаты, которые я вижу?
Предвзятость и ошибки в исследованиях
Почему проводятся исследования и кто заинтересован в них? В частности, компании, собирающие данные о своих продуктах, могут быть заинтересованы в том, чтобы доказать, что их продукты работают или нравятся людям. Они могут непреднамеренно разработать исследовательские вопросы или создать контрольные группы, которые будут увеличивать их шансы на получение желаемых результатов. Ученые, получающие деньги от конкретной организации, также могут принимать решения в пользу тех, кто финансирует их исследования.
Хотя данные позволяют нам лучше оценивать и понимать мир, это не идеальное представление о реальности. При сборе данных могут возникнуть ошибки или погрешности, которые в будущем повлияют на качество результатов. Критическое мышление – лучший способ найти эти ошибки или погрешности. Задайтесь вопросом, как и от кого были собраны данные. Посмотрите, кто был включен, а кто исключен из исследования.
Если есть что-то, что кажется впечатляющим, спросите себя: по сравнению с чем? Чтобы найти ответы, возможно, придется самостоятельно поискать информацию, но это поможет вам определить, каким данным вы можете доверять, а какие данные могут быть предвзятыми или ошибочными, и их следует игнорировать.
Действительно, исследования основанные на цифрах и статистике не всегда являются объективными. Иногда они проводятся по заказу какой-либо из организаций, поэтому результат очевидно будет в её пользу. Лично я на практике встречался с тем, что даже итоги переписи населения либо официального экзит-пула в нашей стране (Республика Беларусь) были недостаточно точны.
Кажется, Архимед говорил о точке опоры и возможности перевернуть мир. Любые цифровые показатели можно трактовать так, как выгодно исследователю. Один и тот же показатель может восприниматься и положительно, и отрицательно.
А еще мозг обладает способностью додумывать выводы. Одного критического мышления мало. Понадобятся аналитические способности и многократные проверки. А уж связь любви к определенному цвету и вида пищи вообще притянута за уши.
О, знакомая тема! У меня одно время было много споров по поводу эффективности психотерапии, в смысле, той, которая с разговорами, а не с таблетками. И все они упирались в одну базовую проблему — тут нельзя провести объективное испытание.
Можно создать две группы так, чтобы в одной люди получали терапию, а в другой нет, но тогда остается возражение «а если это просто эффект плацебо?» И его никак не исключишь, нельзя дать части испытуемых «плацебо-психологов», а другой части настоящих.
Живя сейчас в эпоху большого потока информации и манипуляций, не трудно представить, что и с помощью статистики и цифр можно хорошо манипулировать.
Это как со стаканом воды. 50 % пустой и ли 50 % полный. Любые цифры можно подать как пропаганду и использовать для своей выгоды. Поэтому читатель всегда ко всему должен подходить с критическим анализом, чтобы не запутаться в недостоверной информации.
Работаю в туризме больше 10 лет, и меня всегда удивляет, откуда берется статистика отелей, операторов, авиакомпаний. Никогда не верю конкретным цифрам в статистике. Если еще указаны проценты опрошенных, то другое дело. И то, вопрос кого именно опрашивали, какую аудиторию выбрали. Часто в результатах это совсем не указывается, а это очень важно. Можно, например, составляя статистику семейного отеля, опрашивать всех подряд, и будет много недовольных, поскольку отель для семей с детьми. А тем, кто без детей отдыхает, понятное дело это мешает. Я считаю, что все очень и очень индивидуально.
Мне всегда казалось, что цифры постоянно меняются и им нельзя доверять. Если какое-то исследование проведено год назад, то явно, что представленные данные уже устарели. Даже факты могут измениться, если кто-то год назад был вегетарианцем, то год спустя он снова может начать есть мясо и наоборот. Из этого получается, что не только факт изменился, но и цифра, которая обозначало количество вегетарианцев в каком-то, например, городе. При этом, кто-то, допустим, мог переехать и уже данные по конкретной местности изменятся. Поэтому мне кажется, оперировать цифрами вообще дело бесполезное, только, конечно, если это каких-то научных исследований не касается с контрольной группой и всем прочим.
Все в мире относительно. И казалось бы, против фактов и конкретных данных очень трудно, что-либо противопоставить. Но здесь многое зависит от того, с какой целью проводятся исследования, кто принимает участие и много других факторов.
Поэтому любые выводы, особенно касающиеся социологических опросов и исследований, очень относительны, и желательно уметь самостоятельно их анализировать.
Можно очень долго приводить примеры как писалось и рассказывалось о пользе тех или иных лекарственных препаратов, продуктов питания, инновационных материалах и так далее, а через какое-то время все это опровергалось. А ведь все это подтверждалось в свое время многочисленными исследованиями, с вроде бы реальными цифрами и фактами.
Статистика не постоянна. Так было, есть и будет. Конечно же половине цифр, что показывают нам в интернете и на экранах телевизоров верить не стоит. Ведь все эти собранные данные могут быть либо просто придуманы, либо куплены. Чем подтвердить и как узнать правду? Что творится за «ширмами» голосования? И вот интересный вопрос: Проходят выборы президента. Конечно же большая часть населения сделала свой выбор. Но есть и такая сторона, которая портит бюллетени. По сути дела, их голоса не стоит засчитывать ни за кого. Есть ли вероятность того, что все количество «забракованных» переходят к числу большинства?
Сталкивалась по работе с медицинской статистикой. Вот где можно всё истолковывать в противоположных направлениях. Например, когда говорят, что заболеваемость сальмонеллезом в каком-то городе выросла, то это – усредненный показатель. Он вовсе не означает, что это касается детей. Для возрастной конкретизации надо проводить дополнительный статистический анализ.
При ответе на одни и те же вопросы в разные дни человек может показать различные результаты. Ведь эмоциональное и физическое состояние меняется, оказывая свое влияние на приоритеты и интересы в текущий момент времени. Чтобы получить максимально правдивый результат, необходимо учесть огромное количество факторов. Это делать нереально и бессмысленно.