Pourquoi les chiffres ne sont pas aussi objectifs qu'on le pense

Toute affirmation douteuse peut être perçue comme vraie si elle est étayée par des statistiques, des tableaux, des graphiques et des termes scientifiques. Afin de ne pas tomber dans de telles ruses, il est important de pouvoir reconnaître les bêtises et généralement de comprendre ce que c'est. Un nouveau livre de la maison d'édition MIF "Complete nonsense!" aidera avec cela. Il a été écrit par le biologiste de l'évolution, le professeur Carl Bergstrom et professeur adjoint à la School of Information de l'Université de Washington, Jevin West. Et Lifehacker publie un extrait du cinquième chapitre.

Notre monde est littéralement numérisé. Tout est calculé, mesuré, analysé et évalué. Les sociétés Internet nous suivent en ligne et utilisent des algorithmes pour prédire ce que nous achèterons. Les smartphones comptent nos pas, mesurent la durée des appels et suivent nos déplacements tout au long de la journée. Les appareils intelligents contrôlent la façon dont nous les utilisons et en savent plus sur notre routine quotidienne que nous ne pouvons l'imaginer. Les dispositifs médicaux implantés alimentent un flux continu d'informations sur les patients et surveillent les signes de danger en temps réel. Pendant l'entretien, nos voitures téléchargent des données sur leurs performances et notre style de conduite. La myriade de capteurs et de caméras installés dans les villes surveillent tout, des flux de trafic à la qualité de l'air, et sont même capables de régler

personnalités des passants.

Au lieu de collecter des données sur le comportement des consommateurs par le biais d'enquêtes et d'enquêtes coûteuses, les entreprises laissent les gens venir les voir par eux-mêmes, puis enregistrent tout ce qu'ils font. Facebook* sait qui nous connaissons. Google - ce que nous voulons savoir. Uber - où nous avons l'intention d'aller. Amazon - ce que nous voulons acheter. Match - avec qui nous prévoyons de créer une union familiale. tinder - de qui nous attendons une invitation à communiquer.

Les données peuvent nous aider à comprendre le monde en termes de faits objectifs, mais les données sont loin d'être aussi objectives que nous le pensons. Une vieille blague me revient ici. Un mathématicien, un ingénieur et un comptable obtiennent des emplois. Ils sont conduits dans un bureau et passent un examen de mathématiques. La première tâche, pour l'échauffement: combien font deux plus deux? Le mathématicien roule des yeux, écrit "quatre" et passe aux tâches suivantes. L'ingénieur réfléchit une seconde, puis écrit "environ quatre". Le comptable regarde autour de lui avec anxiété, puis se lève de sa chaise, se dirige vers la personne qui tests, et d'une voix étouffée demande: "Avant que j'écrive quoi que ce soit, dis-moi ce que tu veux obtenir?"

Les chiffres sont parfaits pour dire des bêtises. Ils semblent objectifs mais peuvent être facilement manipulés pour raconter la bonne histoire.

Les mots sont certainement produits par l'esprit humain, mais qu'en est-il des nombres? Les nombres semblent nous être donnés par la nature elle-même. Nous savons que les mots sont subjectifs. Nous savons qu'ils sont utilisés pour tordre et déformer la vérité. Les mots reflètent l'intuition, les sentiments, la passion. Les nombres semblent exister séparément de la personne qui en parle.

La foi des gens dans les chiffres est incroyablement forte. Les sceptiques affirment qu'ils "veulent juste voir les données" ou exigent qu'on leur montre des "données de base" ou insistent sur le fait que "les chiffres devraient parler d'eux-mêmes". Nous sommes convaincus que « les données ne mentir». Mais ce point de vue peut être dangereux. Même si les valeurs ou les chiffres sont corrects, ils peuvent toujours être utilisés pour tromper la tête […]. Pour que les chiffres soient compréhensibles, ils doivent être dans un contexte approprié. Ils doivent être démontrés de manière à ce qu'une comparaison honnête soit à notre disposition.

Réfléchissons d'abord à l'origine de ces chiffres. Nous obtenons certains d'entre eux directement, par un comptage ou une mesure précise. Il y a 50 états aux USA. Il y a 25 nombres premiers inférieurs à 100. L'Empire State Building compte 102 étages. La légende du baseball Tony Gwin a frappé 3 141 coups sûrs sur 9 288 au bâton pour une moyenne au bâton de la Ligue majeure de 0,388. En principe, un comptage précis devrait être assez simple. Il existe une réponse définitive, et il existe généralement une certaine procédure de calcul ou de mesure qui peut être utilisée pour y parvenir. Mais ce processus n'est pas toujours facile. Il est tout à fait possible de faire des erreurs dans les calculs, les mesures, ou dans ce que nous considérons exactement. Prenez les planètes par exemple. système solaire. Depuis la découverte de Neptune en 1846 jusqu'à la découverte de Pluton en 1930, nous pensions qu'il y avait huit planètes dans le système solaire. Après la découverte de Pluton, nous avons dit que nous avions neuf planètes. Puis, en 2006, le malheureux "nouveau venu" a été rétrogradé au statut de planète naine, et il y avait à nouveau huit planètes à part entière en orbite autour du Soleil.

Le plus souvent, cependant, des comptages précis ou des mesures exhaustives ne sont pas possibles.

Nous ne sommes pas en mesure de compter séparément chaque étoile dans l'observation Universpour arriver à l'approximation actuelle d'un billion de billions de milliards.

De même, nous nous appuyons sur des estimations approximatives lorsque nous examinons des indicateurs tels que la taille d'un adulte dans un pays particulier. Les hommes des Pays-Bas sont considérés comme les plus grands du monde - une moyenne de 183 centimètres. Mais pour obtenir ces données, ils n'ont pas mesuré tous les habitants du pays et n'ont pas calculé la moyenne de toutes les valeurs obtenues. Au lieu de cela, les chercheurs ont utilisé un échantillon aléatoire d'hommes locaux, ont mesuré ceux qui y tombaient et ont extrapolé les résultats à l'ensemble de la population.

Si l'on devait mesurer une demi-douzaine d'hommes et calculer leur taille moyenne, ce n'est que par hasard que le résultat serait faux. Supposons que certains d'entre eux soient exceptionnellement grands. C'est appelé erreur d'échantillonnage. Heureusement, un grand échantillon égalisera généralement les variances, de sorte qu'une telle erreur a un effet minimal sur le résultat.

Des problèmes peuvent également survenir avec la procédure de mesure. Disons que les chercheurs ont demandé aux participants de signaler leur taille, mais les hommes ont tendance à gonfler les chiffres, les hommes de petite taille le faisant plus souvent que les hommes de grande taille.

Une autre source d'erreur, le biais de l'échantillon lui-même, est encore plus dangereuse. Supposons que vous décidiez de déterminer la taille des personnes, que vous alliez au terrain de basket local et que vous commenciez à mesurer les joueurs. joueurs de basketballest généralement au-dessus de la taille moyenne, de sorte que votre échantillon ne sera pas représentatif de la population générale et finira par être trop élevé. La plupart des erreurs de ce genre ne sont pas si évidentes. […]

Dans ces exemples, nous avons examiné des groupes de personnes sur une plage de valeurs, par exemple, une plage de tailles, puis nous avons agrégé ces informations en un seul nombre, appelé statistique récapitulative. Par exemple, lorsque nous décrivons un Hollandais de grande taille, nous parlons de taille moyenne.

Les statistiques récapitulatives peuvent être un moyen pratique de résumer les informations, mais si elles ne sont pas correctes, vous pouvez facilement induire votre public en erreur.

Les politiciens utilisent cette astuce lorsqu'ils proposent d'introduire remise sur les impôts, ce qui fera économiser des centaines de milliers de dollars au 1 % des citoyens les plus riches, mais n'allègera en rien le fardeau fiscal de tous les autres. Ils prennent la déduction fiscale moyenne et prétendent que leur plan fiscal permettra aux familles d'économiser en moyenne 4 000 $ par année. Peut-être que oui, mais la famille moyenne — si nous entendons celle qui se situe au milieu de la répartition des revenus — n'épargnera rien. La plupart d'entre nous trouveront beaucoup plus utile de savoir quelle sera la déduction pour une famille ayant un revenu médian. Dans ce cas, la médiane est le revenu « médian » entre la moitié des familles gagnant plus que cette valeur et la moitié des familles gagnant moins que cette valeur. Ainsi, la famille médiane ne bénéficiera d'aucune déduction, car elle n'est utile qu'aux 1 % de la population ayant les revenus les plus élevés.

Parfois, nous ne pouvons pas mesurer directement l'indicateur qui nous intéresse. Carl est récemment tombé sous le radar de la Highway Patrol sur un tronçon d'autoroute rectiligne et plat dans le désert de l'Utah, où, pour une raison inexplicable, une limite de vitesse de cinquante milles à l'heure a été fixée. Il se gara sur le bord de la route, jetant un coup d'œil aux éclairs familiers de lumières rouges et bleues dans le rétroviseur. « Sais-tu à quelle vitesse tu conduisais? a demandé patrouille. "Je ne pense pas, officier," répondit Carl. "Quatre-vingt-trois milles à l'heure."

Quatre-vingt-trois est un nombre sérieux, menaçant potentiellement de gros problèmes. Mais d'où vient-il? Certaines caméras de circulation calculent votre vitesse en mesurant la distance que vous parcourez dans un certain laps de temps, mais les autoroutes nationales procèdent différemment. Le soldat mesurait autre chose: le décalage Doppler des ondes radio émises par son radar portable lorsqu'elles rebondissaient sur la voiture de Carl. Le logiciel embarqué dans le radar utilise un modèle mathématique basé sur la mécanique ondulatoire pour calculer la vitesse du véhicule à partir des mesures qu'il reçoit. Comme le patrouilleur ne mesure pas directement la rapidité Carla, le radar doit être calibré régulièrement. Le moyen standard de se débarrasser d'une contravention pour excès de vitesse est d'exiger que l'agent montre des enregistrements d'étalonnage en temps opportun. Certes, Carl n'en avait pas besoin. Il savait qu'il avait dépassé la limite de vitesse, et était content que pour sa hâte il soit parti avec seulement une amende, quoique importante.

Les radars reposent sur des principes physiques très robustes, mais les modèles utilisés pour calculer d'autres métriques peuvent être plus complexes et impliquer davantage d'hypothèses. La Commission baleinière internationale publie des données sur le nombre de populations de certaines espèces de baleines. Lorsqu'elle rapporte qu'il y a 2 300 rorquals bleus dans les eaux de l'hémisphère sud, elle arrive à ce nombre non pas parce que chacun a été trouvé et compté. animal. Et ils n'ont pas passé au peigne fin une partie de l'océan. Les baleines ne restent pas immobiles et la plupart du temps, elles ne sont pas visibles de la surface de l'eau. Par conséquent, les scientifiques ont besoin de moyens indirects pour déterminer la taille de la population. Par exemple, ils comptent les rencontres avec des individus uniques qui peuvent être identifiés par des marques sur leurs nageoires caudales et leur queue. Leur détermination du nombre de baleines est donc aussi imprécise que cette technique.

Dans des calculs et des faits qui semblent tout à fait évidents, des erreurs se glissent pour diverses raisons. Vous pouvez être confus par les chiffres. Vous pouvez utiliser un échantillon trop petit, qui reflète de manière incorrecte les caractéristiques de l'ensemble du groupe. Les méthodes par lesquelles nous dérivons des chiffres à partir d'autres informations peuvent s'avérer incorrectes. Et enfin, les chiffres peuvent être tout simplement absurdes, inventés de toutes pièces pour tenter de donner force de persuasion arguments pathétiques. Nous devons garder cela à l'esprit lorsqu'on nous montre quelque chose par des chiffres. On dit que les chiffres ne mentent jamais, mais il ne faut pas oublier qu'ils sont souvent trompeurs.

« Complètement absurde! parle de la façon dont la désinformation se propage, pourquoi nous y croyons et comment apprendre à évaluer correctement les relations causales. Ce livre prouve qu'il n'est pas nécessaire d'être un expert en statistiques pour reconnaître les contrefaçons et l'évolution des concepts. Assez de logique et d'esprit critique.

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