Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет

Армстронг сообщил мне, что не создавал прогноза «для неизменных условий», поскольку не мог определить никаких заслуживающих внимания байесовских априорных значений для любых альтернативных предположений; он обнаружил, что прогноз «для неизменных условий» отлично подходил для других областей, которые он изучал. И многим казалось правильным, если бы он применил в вопросе прогнозирования климата те же тщательные методы, что и в других областях. Вместо этого он сообщил комиссии Конгресса в 2011 г.: «Я искренне стараюсь не узнавать больше о реальных изменениях климата. Я занимаюсь прогнозированием» {890}.

Но эта книга советует вам опасаться прогнозистов, которые говорят, что наука неважна для их работы, или ученых, заявляющих, что им не нужно прогнозирование. Эти виды деятельности серьезно и глубоко связаны друг с другом. Прогнозист, утверждающий, что его не волнует наука, – это все равно, что повар, заявляющий, что ему безразлично, какие он использует продукты. Именно связь с объективным миром и отличает науку и делает прогнозы научными. Прогнозы терпят поражение, когда мы не принимаем во внимание ничего, кроме нашего собственного метода, максимы или модели.

Однако если критика Армстронга настолько неверна, то о чем нам говорит его предполагаемое пари с Гором? Его прогноз не оказался неудачным. Напротив, он был довольно успешным. С момента, когда Армстронг заявил о своем пари в 2007 г., изменение температуры от месяца к месяцу было существенным, но какая-либо явная закономерность в этом изменении не проявлялась; 2011 г. оказался лишь ненамного прохладнее, чем, допустим, 2007‑й.

Рис. 12.9.Изменение глобальной температуры за период с 2001 по 2011 г.

И подобная тенденция сохранялась более четырех лет. Неудобная для многих правда в том, что в течение десятилетия от 2001 до 2011 г. глобальная температура вообще не повышалась (рис. 12.9). Более того, она понизилась, хотя и несильно {891}.

Порой расчеты могут содержать в себе манипулятивный элемент. Например, если вы выберете в качестве точки отсчета 1998 г., когда температура была рекордно высокой под влиянием цикла ENSO, то вам будет довольно просто увидеть «тенденцию» к похолоданию. И, напротив, «тренд» для периода с 2008 по 2018 г. будет свидетельствовать о потеплении, поскольку 2008 г. был сравнительно прохладным. Статистика такого рода чем-то напоминает ситуацию, когда табло на стадионе оптимистично говорит нам о том, что игрок на позиции шорт-стопа смог восемь раз из 19 попасть по мячу в результате противостояния с питчерами другой команды. Однако тот факт, что в среднем за сезон результативность этого игрока составляет всего 0,190, игнорируется {892}.

Тем не менее глобальное потепление не происходит с постоянной скоростью. Вместо этого периоды повышения температуры сопровождаются периодами так называемого бокового движения тренда, когда повышения температуры нет, а могут наблюдаться даже негативные тренды. Например, признаки потепления можно заметить не только в десятилетие между 2001 и 2011 гг., а также и в периоды между 1894 и 1913, 1937 и 1956 или 1966 и 1977 гг. (рис. 12.10), и это происходило, несмотря на постоянный рост концентрации CO 2. Такая ситуация отчасти напоминает ту, с которой сталкиваются финансовые аналитики: в долгосрочной перспективе фондовый рынок, по сути, всегда движется вверх. Однако это знание не скажет вам о его поведении на следующий день, следующую неделю или через год.

Рис. 12.10.Изменение глобальной температуры за период 1900–011 гг. с выделенными участками бокового движения и снижения температуры

Возможно, мир науки сможет объяснить возникшие в последнее время боковые движения температурного тренда; свою роль, например, мог сыграть рост выбросов серы в Китае. Кроме того, стоит помнить, что, хотя температуры и не росли в период 2001–2011 гг., они все равно были значительно выше, чем в любом предыдущем десятилетии.

Тем не менее эта книга побуждает читателей задуматься о сигнале и шуме и стремиться к использованию прогнозов, основанных на процентных или вероятностных показателях. Такие прогнозы более честно указывают границы наших способностей к предсказаниям. Когда предсказание какого-то сложного явления высказывается с явной убежденностью, это может считаться признаком того, что прогнозист недостаточно глубоко продумал проблему, что его статистическая модель обладает определенным оверфиттингом или что он больше заинтересован не в истине, а в создании себе имени.