Как избежать опасности манипулирования цифрами

Как избежать опасности манипулирования цифрами

Иногда люди используют цифровую информацию некорректно. Это происходит по незнанию или умышленно, чтобы ввести в заблуждение.

Среди распространенных способов некорректного использования цифр можно встретить неправильный сбор цифровой информации, некорректные выводы на основе цифровых данных и искажение данных.

Критическое мышление поможет вамувидеть случаи такого манипулирования цифрами и уберечься от ошибок, сделанных на основе использования такой информации.

Как можно это сделать?

Бывает и так..!

Последнее время появилось много роликов и плакатов с текстами: «91% работников считают себя довольными работой. 87% работников кампании считают, что руководство ценит их» и т.д. И далее идет название известной кампании.

Можно ли доверять этой информации?

Если вы внимательно присмотритесь, внизу рекламного плаката или на бегущей строке мелкими буквами будет написано: «Из тех работников, которые были опрошены». А сколько это? 10 человек в одном городе? 1000 работников в разных странах? За сколько времени это было сделано? Критически мыслящий человек обязательно задаст эти вопросы.

Если спросить только двух человек нравится ли им новый вкус мороженого и получить от одного из них положительный ответ, то в рекламе можно использовать фразу: «50% тех, кто любит мороженое, отдают предпочтение новому вкусу».

Иногда в опросах общественного мнения встречаются такие вопросы: «Как вы думаете, люди должны иметь возможность свободно покупать опасное огнестрельное оружие, если у них дома находятся маленькие дети?» Очевидно, что такие вопросы не требуют размышления. Они наводящие, тенденциозные.

Что об этом говорят умные люди

Мы подвергаемся бомбардировке цифрами и фактами каждый день - цифровой информацией о том, что происходит в мире, за кого мы должны голосовать, что мы должны купить, и даже то, о чем мы должны думать. Проблема в том, что факты и цифры не всегда являются достоверными.

Цифрами манипулируют все время иногда – преднамеренно, в других случаях - от неправильного использования, по небрежности или некомпетентности. В итоге то, что мы видим, слышим, и читаем - не всегда правдиво. Если мы полагаемся на цифры в статистике, опросах или на проценты в качестве основы для принятия решений и формирования своего мнения, можно серьезно ошибиться. Поэтому с цифрами надо быть осторожными, так же, как и со словами.

Сами по себе цифры не могут быть неправильны.Ошибки происходят в одной или двух ключевых областях.

Во-первых, цифровые данные должны быть собраны правильно и непредвзято. И вы должны быть в этом уверены.

Во-вторых, данные должны быть проанализированы и интерпретированы. Опять- таки, этот процесс может быть неправильным, некорректным или некоторые лица или группы могут допускать злоупотребления.

Рекламодатели, деловые круги и политики полагаются на исследования, опросы и другие статистические данные, чтобы сделать свои выводы более надежными и важными.Проблема в том, что их так же легко ввести в заблуждение с цифрами, как и с помощью слов.

Вот несколько приемов, того, как цифрами манипулируют.

1. Опрос небольшого количества людей и применение результата для большого числа людей. Точное корректное исследование должно предусматриватьсоответствующую выборку тех людей, которых будут опрашивать или учитывать. Это, как правило, достаточно большое количество людей. Если выборка слишком мала, она не будет отражать истинную картину.

Опрашивать следует людей, принадлежащих к целевой группе. При этом, если целевой группой являются люди в возрасте от 10 до 60, нельзя узнать мнение только учащихся средней школы. Если мы хотим получить результаты реальные для данной группы – то выборка должна быть случайной, а не состоять из специально подобранных людей.

2. Постановка некорректных, предвзятых тенденциозных вопросов. Результаты исследования и полученные цифры будут правильными, только, если вопросы были заданы так, чтобы формулировки не угрожали, не подсказывали, не влияли на людей.

Попробуйте сами

Задание 1.

Определите, можно ли будет считать правильными данные полученные в результате опроса, описанного ниже.

Глава компании фондовой биржи послал анкету сотрудникам фирмы. Она начиналась с введения, в котором он высоко оценил работу, которая была проделана сотрудниками для роста кампании, а потом следовал вопрос: «Согласны ли вы, что правительство имеет право ввести ограничения на бонусы, выплачиваемые наиболее успешным и трудолюбивым биржевым брокерам?»

Бывает и так..!

  Из газетной статьи. «Является ли наличие высокого IQ показателем того, что у вас будет высокий уровень дохода?

Исследование показало, что американцы с высоким IQ (5% от наивысшей оценки) получали в среднем по 22.000$ в год, в то время как люди со средним уровнем получали в среднем до 40.000$.

По результатам исследования, можно сказать, что нет никаких доказательств того, что IQ определяет уровень доходов. Другими словами, вам не нужно иметь высокий IQ, чтобы заработать много денег.»

Этот вывод, который делают авторы статьи на основе приведенных цифр, очевиден. Но эти же результаты исследования могут быть использованы для формулирования абсурдного вывода. Можно ведь сказать и так: "Чем вы тупее, тем больше денег вы будете зарабатывать?"

Что об этом говорят умные люди

После того, как данные собраны, они должны быть интерпретированы или оценены. На этом этапе имеется много возможностей, чтобы исказить истину.Представим себе, как может выглядеть исследование вопроса, существует ли связь между двумя наборами данных. Например, есть ли связь между полной луной и увеличением рождаемости?

Предположим, что исследования в пяти больницах области показывают, что во время полной луны, в среднем, рождается на 4% больше детей, чем когда луна не полная. Мы могли бы сказать, что есть небольшая, но положительная корреляция между полной луной и рождаемостью. Но существует множество исследований, доказывающих, что любая корреляция может быть случайной. Нет никаких доказательств, подтверждающих теорию, что фазы луны влияют на поведение человека. Таким образом, даже если мы обнаружили положительную корреляцию, это не обязательно означает наличие причинно-следственной связи между двумя явлениями.

Даже если исследование использует точные данные, то, как это интерпретируется, может быть неправильным. Когда вы сталкиваетесь с сопоставительным исследованием или результатами опроса, не стоит быть уверенным, что заключения на основе цифр являются правильными.

Чтобы проверить, так ли это можно воспользоваться, например, такими вопросами: Имеет ли исследование смысл для всего населения? Или это важно, удобно для рекламодателя / политика / репортера / автора, который использует его результаты? Можно ли проверить эти результаты другим способом? В других источниках?

Необходимо критически мыслить, а не полагаться на цифры, представленные кем-нибудь, до тех пор, пока вы не определите, насколько они соответствуют действительности.

Попробуйте сами

Задание 2.

Какой вывод можно сделать из исследования следующей корреляции?

Исследователи хотели узнать, страдают ли навыки чтения детей от просмотра телевизора. Они провели исследование, которое показало, что в более чем 33% домов, где есть дети в возрасте от одного до шести лет, телевизор был включен все или почти все дневное время. Дети в этих «телевизионных семьях» читали меньше, чем другие дети.

Какой вывод вы сделаете:

a. Если у вас есть телевизор, ваш шестилетний ребенок не захочет читать.

b. Дети в домах, где нет телевизора - лучше читают.

c. Если смотреть телевизор все время, есть большая вероятность, что один из трех маленьких детей будет читать меньше.

d. Дети, которые смотрят только образовательные программы, читают больше, чем дети, которые смотрят другие передачи.

Бывает и так..!

Многие родители волнуются, когда слышат, что средний ребенок начинает ходить в 13 месяцев. Они могут подумать, что что-то неправильно с их 18-месячным ребенком, который пока еще только ползает. Но исследования доказали, что в возрасте двух лет нет различия в развитии между ранними «пешеходами» и детьми, которые начинают ходить позже. Так что нет особенного или неправильного в 18-месячном ребенке, который все еще ползает. Статистика для него не имеет смысла.  

Что об этом говорят умные люди

Статистика просто математическая наука, которая собирает информацию. Статистика часто используется, чтобы делать выводы и принимать решения на основе этой информации.

Проблемы со статистическими данными аналогичны проблемам с другими типами цифровых данных: они могут быть неправильно собраны, проанализированы или интерпретированы, или представлены под определенным углом зрения.

Например, известен случай, когда в США были проанализированы результаты национальных стандартизированных тестов. На этой основе был сделан вывод, что, поскольку ученики из богатых семей и благополучных районов достигли более высоких результатов, они умнее, чем ученики из бедных районов.

Достоверен ли этот вывод? Очевидно, нет, поскольку он не учитывает многих других переменных, объясняющих низкие результаты, таких как качество подготовки учителей, слабая подготовка детей к экзаменам, усталость, и даже завтрак в день тестирования.

Таким образом, статистика может искажаться. А искаженная статистика показывает нам картину лучше или хуже, чем есть на самом деле.

Например, если в новостях мы слышим, что «80% всех детей страны живут выше черты бедности» - это нас успокаивает. А как быть с 20%, которые живут ниже? 80% звучит хорошо, но это отвлекает внимание от миллионов детей из бедных семей.

Еще один распространенный способ манипулировать статистикой, - опустить ключевую информацию.

Скажем, велосипедная компания утверждает, что вытесняет конкурента с более высокими продажами. Она имеет 50% рост продаж по сравнению с 25% у конкурента. Но действительно ли происходит «вытеснение»? Вам нужно больше информации, чтобы знать это. Если у конкурента продано 2000 велосипедов в прошлом году и 2400 в этом году, а вторая компания продала 40 велосипедов в прошлом году и 60 в этом, то идет ли речь о вытеснении конкурентов? Вряд ли!

Когда вы слышите статистику в рекламе, политической речи, газетной статье, или другом источнике, помните, что это не обязательно правдивая картина. Не забудьте спросить себя:

  • для кого имеет значение эта статистика?
  • Нет ли умышленно искаженных данных?
  • Дает ли она вам все сведения, необходимые для оценки?

Попробуйте сами

Задание 3.

Опыт показывает, что больше дорожно-транспортных происшествий происходит в дни с ясной погодой, чем в дни, когда идет снег. Можете ли вы сделать вывод, что более безопасно ездить, когда идет снег? Почему да или почему нет?

Попробуйте попрактиковаться в оценке цифр, с которыми вы встречаетесь. В течение недели, читая цифровую информацию, спрашивайте себя:

  • как была собрана информация?
  • Нет ли погрешности, если есть - насколько она значима?
  • Имеет ли вывод смысл или же он искажает результаты?

Из книги «Критическое мышление для всех. Самоучитель»

Баранова И., Пилипчатина Л., Пометун Е., Сущенко И.


Залишити коментар
Будь ласка, введіть ваше ім’я
Будь ласка, введіть коментар.
1000 символів

Будь ласка, введіть email
або Відмінити

Інші статті в категорії HR, менеджер з персоналу, рекрутинг Лідерство, тімбілдинг Переговори, риторика, ораторське мистецтво