Брайан Клегг - Кому верить? Что мы на самом деле знаем о мире вокруг нас

В последние годы у нас появилась совершенно новая возможность изучать стремление человека выделиться из толпы при помощи массмедиа. Среди тех, кто пользуется фейсбуком, твиттером и другими подобными соцсетями, замечено четкое деление на желающих поддерживать постоянную связь с друзьями (для чего, собственно, эти сети и были созданы) и на тех, кого интересует только самореклама. Было проведено даже несколько исследований, как селебрити используют твиттер вроде бы для того, чтобы поделиться личной информацией, а на деле для укрепления своего звездного статуса. Судя по всему, такая практика вдохновила тех пользователей, у кого нет собственной группы фанатов, сделаться интернет-«троллями» и прибегнуть к агрессивным нападкам на других посетителей сайтов, чтобы обратить на себя внимание и даже получить статус неких «селебрити наизнанку». Такое извращенное использование социальных сетей изучено еще крайне плохо, но, судя по всему, лучшим способом приобрести известность в сети остается не создание образа «тролля», а попытка создать что-то действительно ценное, способное привлечь к вам группу сторонников.

Когда мы рассматриваем какие-то случайные события, они не остаются разбросанными равномерно, но образуют кластеры. Это может создать впечатление, будто для такого распределения есть причина, хотя на самом деле ее не существует.

Кластеры – одна из самых сложных психологических проблем, с которыми мы сталкиваемся, и одна из самых сложных для понимания концепций, связанных с осознанием угрозы жизни. Это один из феноменов случайной выборки, создающих у нас ложную веру в некие скрытые причины образования естественных групп.

Представьте, к примеру, что в какой-то местности зафиксирована вспышка заболеваний раком. Логичной реакцией будет поиск местных факторов, вызвавших ее. И это самая важная задача для специалистов, но только после того, как они исключат вероятность появления здесь кластера.

Представьте себе, что вы наполнили банку шариками от подшипников и разом высыпали их на пол. Было бы очень удивительно, прямо-таки невероятно, если бы эти шарики легли строго по ячейкам некоей невидимой сетки на равных расстояниях друг от друга. Вместо этого мы ожидаем от них более неравномерного распределения. На каких-то участках их окажется меньше, где-то вообще будет пусто, а где-то они образуют небольшие скопления – кластеры. Именно так и выглядит случайное распределение.

Это значит, что, когда мы обнаруживаем кластер заболеваний раком (или любой другой кластер) в некоем определенном районе, прежде чем обвинять в проблеме какие-то местные факторы – скажем, опору высоковольтной линии, – сначала нам необходимо удостовериться, что мы не имеем дело с кластером, ожидаемым здесь без какой-либо причины. Для этого проводится статистическая обработка данных по частоте заболеваний раком по всей стране и выявляются возможные закономерности их распределения. Есть вполне надежные математические тесты, позволяющие предсказать, какого рода кластеры следует ожидать в том или ином случае, и решить, стал ли наш кластер результатом случайного распределения или имеет некую локальную причину.

Чтобы нам испугаться до дрожи в коленках, заявление насчет скрытой причины в идеале должно перекликаться с каким-нибудь суеверием или предвзятым мнением. В старину кластеры очень хорошо ложились на веру в деревенскую ведьму. Теперь мы отдаем предпочтение более современным монстрам в виде высоковольтных линий передач, телефонных вышек и атомных электростанций. Интересная подробность: вина за кластеры никогда или крайне редко возлагается на церковь или на пивную, хотя либо та, либо другая непременно должна обнаружиться в том же районе.

Мы также должны внимательно следить за тем, как именно подаются сведения о кластерах: есть проверенные способы оформить информацию так, что она будет казаться более устрашающей, чем на самом деле. Это может происходить как случайно, так и с сознательным намерением ввести публику в заблуждение (увы, такое происходит довольно часто, а у политиков практически всегда!). Например, вам сообщают, что в какой-то компании 40 % дней, на которые были взяты больничные листы, примыкают к выходным. Это же очевидное доказательство того, что служащие надувают компанию, не так ли? Но на самом деле это естественный кластер. Потому что как раз 40 % дней в рабочей неделе (а именно понедельники и пятницы) примыкают к выходным. Однако мы не привыкли рассматривать их с этой точки зрения, а значит, легко поддаемся обману.