Текст книги "Полный бред! Скептицизм в мире больших данных"

Глава 4. Причинность

Если бы мы могли вернуться в прошлое и дать совет пятнадцатилетним себе, он был бы таким: «Когда сомневаешься, чувствуешь себя бестолковым, наивным и растерянным – делай вид, что все под контролем. Другие так и поступают». Демонстрация уверенности в себе и высокой самооценки оказывает большое влияние на то, как вас видят другие, особенно в этом возрасте. На самом деле прикидываться самоуверенным – своего рода способ самореализации, так что его и чушью сложно назвать. Ребята, которые не сомневались в себе, выглядели счастливыми и казались популярными. У них было больше друзей. Они раньше начинали ходить на свидания. Им было легче в старших классах. А мы, неудачники, восхищались ими, завидовали им и иногда ненавидели их за это.

Недавнее исследование под названием «Нецелованные» подтвердило, что позитивное мышление такого рода и правда эффективно. Авторы опросили семь сотен студентов и затем выявили черты личности, тесно связанные с отсутствием опыта романтических поцелуев до поступления в колледж.

Вероятно, авторы исследования наивно полагали, что у читателей полностью отсутствуют знания о человеческом поведении. Они рассказали, что «поцелуи в целом – социально одобряемое поведение». Мы узнали о том, что «первый поцелуй часто считается очень положительным опытом». Нас проинформировали, что «в романтических отношениях важна физическая близость, и поцелуи – типичный ее аспект». Самое прекрасное – это, наверное, фраза, на которую способен только эпидемиолог: «Типичный возраст дебюта поцелуев составляет приблизительно 15,5 [года]».

Итак, какие факторы влияют на то, поцелуется ли подросток до поступления в колледж? Один из лучших предикторов того, целовались ли вы впервые до колледжа, – это положительная самооценка. Не приятная внешность, высокий интеллект или хороший вкус в музыке определяют вашу популярность в старших классах.

Хотя ученые и выявили связь между самооценкой и поцелуями, совсем не очевидно, что чем вызвано. Возможно, высокая самооценка приводит к поцелуям. Но также вероятно, что поцелуи повышают самооценку. А может, оба эти фактора не влияют друг на друга. Допустим, оба они зависят от того, насколько шикарная у вас шевелюра.

Таким образом, мы подходим к вездесущему источнику чуши. Люди пользуются информацией о связи между двумя вещами и пытаются внушить вам, что одна из них вызывает другую. Обрезание связано с аутизмом. Запор – с болезнью Паркинсона. Число браков – с количеством самоубийств. Но это не значит, что обрезание вызывает аутизм, запор – болезнь Паркинсона, а брак – самоубийство. Человеку свойственно предполагать, что если две вещи связаны, то одна вытекает из другой. В конце концов, мы эволюционировали, замечая сопряженные события в окружающем мире. Это помогает нам избегать опасностей, добывать пищу, справляться с социальным взаимодействием и делать многое другое. В этой главе мы расскажем, как систематически оценивать связи, корреляции и причины и как выявлять чепуху, в которой одно подменяют другим.

СОЛНЦЕ КРАСНО К ВЕЧЕРУ – МОРЯКУ БОЯТЬСЯ НЕЧЕГО

«Красно солнце поутру – моряку не по нутру. Солнце красно к вечеру – моряку бояться нечего»[45]45
  Народная примета, зарифмованная капитаном и писателем-маринистом Д. А. Лухмановым в одном из его стихов-поучений молодым морякам. Прим. науч. консульт.


[Закрыть]. Эта народная примета отражает закономерность, о которой люди знали более двух тысяч лет. Если вам известно, как выглядит небо, то можно предположить, какой позже будет погода.

Зимой в Сиэтле небо, затянутое облаками, обычно подсказывает, что на улице относительно тепло, потому что с океана приходит теплый влажный воздух. Когда небо ясное, обычно холодно, потому что из внутриматериковых пустынь приносит холодный сухой воздух. Не нужно выходить на улицу, чтобы понять, брать ли с собой перчатки и шапку, достаточно лишь выглянуть в окно. Облачное небо связано с температурой. Мы говорим, что два этих показателя связаны, когда знаем, что что-то в состоянии первого говорит вам о состоянии второго. Сходным образом связаны рост и вес человека. Если я скажу вам, что мой друг выше 195 сантиметров, вы можете уверенно предположить, что он еще и тяжелее большинства моих знакомых. Если я скажу вам, что рост моей приятельницы – 155 сантиметров, то вы догадаетесь, что и вес ее ниже среднего.

Проще говоря, иногда мы относимся к связи как к корреляции. Например, кто-то говорит: «Я слышал, что ваша личность связана с вашим знаком зодиака. Овны – смелые, а Тельцы стремятся к безопасности». (Чушь, конечно, но в данном случае это неважно.) Когда ученые и специалисты по статистике говорят о корреляции, они обычно подразумевают ее линейную разновидность[46]46
  Для вычисления линейной корреляции нужны переменные с числовыми значениями, в то время как связь может возникать между качественными переменными («любимый цвет» и «любимый вкус мороженого») или между числовыми переменными. Корреляции – это связи, но не все связи – корреляции. Переменные могут быть крайне предсказуемыми, даже если между ними нет линейной корреляции. Представьте пару чисел {x, sin x}. Если известен х, то можно предсказать sin x, но линейный коэффициент корреляции между этими числами составляет ноль на протяжении всей синусоиды. Между х и sin x нет линейной корреляции, так как наклон наиболее точно проложенной линии через {x, sin x} составляет ноль и она ничего не говорит нам о приблизительном значении sin x для любого данного значения х. Прим. авт.


[Закрыть]. Линейная корреляция настолько важна для научного мировоззрения, что мы хотим уделить некоторое время объяснению того, как она работает.

Проще всего понять линейную корреляцию, представив себе точечную диаграмму, где каждая точка – это одно наблюдение, представленное в двух измерениях, например рост и вес игроков в американский футбол. Мы иначе называем измерения переменными. Очень условно можно сказать, что между двумя переменными есть корреляция, если мы способны провести наклонную линию, проходящую максимально близко к большинству точек.

В представленной диаграмме каждая точка относится к определенному игроку команды «Миннесота Вайкингс» по состоянию на 2018 год. Положение точки на горизонтальной оси обозначает рост игрока, а на вертикальной – его вес. Между весом и ростом участников команды наблюдается линейная корреляция. Точки лежат примерно вдоль наложенной на них линии. Конечно, вес и рост игроков не попадают точно на линию. Например, квотербеки и кикеры обычно легче, чем можно ожидать, учитывая их рост, в то время как хафбеки и игроки нападения, как правило, тяжелее.

Степень корреляции оценивается с помощью коэффициента корреляции. Этот показатель находится между 1 и –1. Если коэффициент корреляции равен 1, то величины просто связаны линейно, то есть графиком будет прямая линия. Когда увеличивается одна величина, пропорционально увеличивается и другая. Например, коэффициент корреляции между расстоянием в метрах и расстоянием в километрах равен 1, потому что эти величины связаны линейно: они просто отличаются в тысячу раз. Если коэффициент корреляции равен –1, то график тоже будет прямой линией, но теперь у нее другой наклон: когда одна величина увеличивается, вторая уменьшается. Например, чистое игровое время в хоккее – 60 минут, и поэтому сумма прошедшего времени игры и оставшегося времени игры равна 60. Когда первое увеличивается, второе на столько же уменьшается. Следовательно, эти величины тоже связаны линейно, но коэффициент корреляции равен –1.

Коэффициент корреляции, равный нулю, означает, что идеально проложенная между точками линия ничего вам не скажет[47]47
  В тех редких случаях, когда точки на диаграмме образуют горизонтальную либо вертикальную линию, корреляционный коэффициент не определяется. В таких случаях знание об одном показателе ничего не говорит вам о другом. Прим. авт.


[Закрыть]. Иными словами, один показатель ничего не говорит о другом[48]48
  Строго говоря, это верно, только если вы ограничены использованием линейной модели для предсказания одной переменной как функции другой. Нелинейная модель могла бы быть информативна, даже если коэффициент корреляции равен нулю. Прим. авт.


[Закрыть]. Например, психологи иногда используют личностный опросник Айзенка, чтобы выявить такие черты, как нейротизм, экстраверсия и психотизм. Нейротизм и психотизм среди людей практически не связаны между собой, их коэффициент корреляции равен – 0,07. Иными словами, то, что вы знаете о степени психотизма человека, почти ничего (или вообще ничего) не скажет вам о его нейротизме, и наоборот. На графике ниже проставлены точки, обозначающие степень нейротизма и психотизма ряда людей. Более темные из них обозначают лиц, набравших одинаковое количество баллов.

Значения коэффициентов корреляции обычно лежат где-то между 0 и 1 либо между –1 и 0. В любом случае знание одной величины дает нам какую-то информацию о том, какой может быть другая величина. Если взять еще один пример из спорта, то, скажем, знание о том, сколько денег тратит спортивная команда, может подсказать вам, насколько она успешна. Все знают, что большие зарплаты помогают «Нью-Йорк Янкис» и «Барселоне»[49]49
  «Нью-Йорк Янкис» (англ. New York Yankees) – американский профессиональный бейсбольный клуб, один из самых популярных в США и за его пределами. «Барселона» (исп. Fútbol Club Barcelona) – испанский профессиональный футбольный клуб, один из самых титулованных в мире. Прим. ред.


[Закрыть] добиваться успехов в своих лигах.

Что более удивительно, эта закономерность сохраняется даже в студенческом спорте США, где спортсменам, казалось бы, не платят. Если вы взглянете на таблицу финансирования университетских футбольных программ и таблицу спортивных достижений, то обнаружите между ними сильную связь. На следующей диаграмме показана эффективность футбольных программ американских колледжей с 2006 по 2015 год.

Коэффициент корреляции между бюджетом программы и ее успехом составляет 0,78. Лидеры, такие как Алабама, Мичиган и т. д., заняли самые высокие места, но и денег они тратят больше всех. Конечно, корреляция не идеальна. Некоторые аутсайдеры, такие как город Бойсе, показали куда более высокие результаты в спорте, чем можно было ожидать, учитывая финансирование их спортивной программы. Неясно также направление причинной связи. Это деньги порождают успех или успех приносит доходы благодаря телепередачам, лицензиям и пожертвованиям? Вполне может быть, что верно и то и другое.

РАЗМЫШЛЕНИЯ О ПРИЧИННОСТИ

Спросите философа, что такое причинность, и вы откроете ящик Пандоры. Когда идеально отправленный бильярдный шар забивает восьмерку в угловую лузу, почему мы говорим, что биток вызвал движение восьмерки и ее падение? Откроем страшный секрет. Хотя у всех нас есть некое здравое представление о том, что значит причинная связь, несмотря на бесконечные дебаты в области физики и метафизики, единого мнения о том, что такое причинность, не существует. К счастью, нам не нужно об этом знать, чтобы использовать идею причинности. На практике нам обычно достаточно прикладного представления о ней. Мы хотим знать, как влиять на вещи. Мы хотим знать, почему что-то пошло не так в прошлом и как сделать так, чтобы в будущем всё сложилось.

Довольно редко можно сразу понять, какой эффект вызовут ваши действия. Большую часть времени всем нам приходится работать с информацией о корреляции. У ученых есть ряд способов измерения корреляции и выявления причинной связи на основе этих корреляций. Но это непросто, решения часто вызывают споры, к тому же методы эти не всегда применяют так тщательно, как следовало бы. Более того, когда мы читаем о недавних исследованиях в медицине, или политике, или любой другой сфере, такие тонкости часто упускают из виду. Существует избитое выражение: «Корреляция не означает причинность». Не стоит неосторожно перескакивать от данных, подтверждающих наличие первого, к предположениям о втором[50]50
  Этот принцип верен для связей любого типа, не только для линейной корреляции. Пусть афоризм выйдет не таким выразительным, но наличие связи не означает наличие причинности. Раз уж на то пошло, то стоит заметить, что, хотя корреляция не равна причинности, причинность подразумевает связанность. Причинность может и не порождать линейную корреляцию, но какой-то род связи она всё равно создаст. Прим. авт.


[Закрыть].

Сложно избежать такого соблазна, потому что люди привыкли, что данные рассказывают истории, из которых нас больше всего привлекают те, что описывают ясную связь между причиной и следствием. К сожалению, одно из самых частых злоупотреблений данными, в частности в популярной прессе, – это предположения о причинной связи на основе одной лишь корреляции. Это классическая чушь в русле нашего старого определения, потому что журналистов и редакторов, ответственных за такие истории, часто не волнует, во что вы поверите. Когда они рассказывают вам, что употребление вина предотвращает сердечно-сосудистые заболевания, они не пытаются подтолкнуть вас к алкоголизму или отвадить от хороших привычек. В лучшем случае они пытаются рассказать интересную историю. В худшем – убедить вас купить журнал или пойти по ссылке.

Одна команда исследователей недавно попыталась выяснить, насколько распространен такой тип искажений в новостях и социальных сетях. Они выявили пятьдесят исследований, результатами которых чаще всего делились в Facebook^◆ и Twitter. Это были статьи о том, как питание, загрязнение окружающей среды, спорт и лечение связаны со здоровьем или болезнями. Поскольку в медицинских исследованиях очень тяжело доказывать причинность, только пятнадцать из пятидесяти исследований надежно установили причинно-следственную связь. Остальные обнаружили только корреляцию. И это нормально: выявление корреляции, помимо многого другого, помогает формулировать важные гипотезы. Проблема в том, как описываются результаты. В случае трети исследований в самих статьях, опубликованных в медицинских журналах, предполагалось наличие причинной связи при отсутствии адекватных доказательств. В популярных изданиях всё становилось еще хуже. Почти половина новостных статей, описывающих исследования, содержала бездоказательные заявления о причинности. Когда вы читаете статьи о медицинских или любых других исследованиях, в которых заявляют о причинных связях, не надейтесь на корректное изложение. Берегитесь чуши.

Давайте вернемся к исследованию нецелованных студентов, с которого мы начали в этой главе. Оно выявило прочную связь между положительной самооценкой и опытом поцелуев. Чтобы проиллюстрировать эту связь, мы нарисуем диаграмму.

Прерывистая черта обозначает связь. Если мы согласны с предположением, что уверенность приводит к социальному и романтическому успеху, эта связь будет причинной. Высокая самооценка будет приводить к поцелуям. Мы можем обозначить причинность, заменив прерывистую черту стрелкой от причины к следствию.

Стрелка причинности не дает абсолютной гарантии. Позитивная самооценка не обязательно приведет к тому, что кого-то поцелуют. Мы лишь имеем в виду, что чем выше самооценка, тем больше шансов начать целоваться. Пожалуй, избыток уверенности в себе может привести к тому, что кто-то рванет целовать незнакомых людей, но, на наш взгляд, это перебор. Так что мы решили сделать диаграмму детальнее и включить в нее промежуточный этап.

Конечно, можно представить себе, что поцелуи – это причина, а не следствие. Возможно, магия первого поцелуя укрепляет веру в себя. Нам вот она помогла. В таком случае направление причинности будет обратным. В нашей диаграмме мы просто развернули стрелку.

Но все может быть несколько сложнее. Есть вероятность, что у молодежи к высокой самооценке приводят не поцелуи сами по себе, а романтические отношения. И (как послушно замечают исследователи) вступление в романтические отношения определенно является фактором в появлении опыта поцелуев. Так что диаграмма причинности может быть и такой, как ниже.

Причинность может даже двигаться в разных направлениях и образовывать петлю обратной связи. Возможно, высокая самооценка повышает шансы молодых людей на романтические отношения, а такие отношения могут, в свою очередь, повышать самооценку. Мы покажем это на следующей диаграмме, где петлю обратной связи изобразим двойной стрелкой.

Теперь, когда мы понимаем, что такое корреляция и связь, и знаем, как изобразить их на схеме, давайте рассмотрим случаи, когда корреляцию ошибочно принимают за причинную связь.

КОРРЕЛЯЦИЯ НЕ ПРОДАЕТ ГАЗЕТЫ

Летом 2018 года сайт о недвижимости Zillow сообщил об отрицательной корреляции между ценами на недвижимость и изменением уровня рождаемости. В городах, где с 2010 по 2016 год цены выросли сильнее всего, отмечался заметный спад рождаемости среди женщин 25–29 лет. Этот тренд продемонстрирован на диаграмме ниже.

Вот какую поразительную и соблазнительно понятную историю можно рассказать на основе этой диаграммы: дети – это дорого. По некоторым оценкам, финансовые затраты на ребенка до 18 лет сравнимы со средней стоимостью дома. Многие люди утверждают, что откладывают создание семьи до тех пор, пока у них не будет достаточно денег. Возможно, пары вынуждены выбирать между покупкой дома и рождением ребенка. Но это только одно из возможных объяснений. Доклад Zillow честно об этом предупреждает, и в нем рассматриваются некоторые другие варианты.

«На всякий случай уточним, что наблюдаемая корреляция ни в коем случае не доказывает, что рост стоимости домов вызывает падение рождаемости. Одним из альтернативных объяснений является вероятность существования групп людей, чья карьера позволяет им заработать достаточно, чтобы купить дорогой дом, но не дает завести детей до тридцати. Так можно объяснить оба тренда, наблюдаемых на диаграмме. Существует много других противоречивых факторов, которые также могут объяснить эту связь: например, возможно, культурные ценности или стоимость ухода за детьми могут различаться по стране и иметь некоторую корреляцию с ценами на дома».

Пока что никакой чуши. Здесь корректно рассказано, что именно показало исследование. Статья в Zillow описывает корреляцию, а затем использует ее, чтобы выдвинуть гипотезы о причинности, но не перескакивает к недостоверным выводам о причинности. Учитывая, что исследование рассматривало женщин в возрасте от 25 до 29 лет, мы можем предположить, что те из них, которые в силу определенных качеств скорее склонны отложить создание семьи, также скорее переедут в города с более высокими ценами на недвижимость. В конце концов, 25–29 лет – это группа, в которой частота деторождения существенно различается в зависимости от социоэкономического и географического положения. И если смотреть только на матерей этого возраста, сложно сказать, откладывают они рождение своих первых детей или остановились на тех, что у них уже есть.

К сожалению, в массовых изданиях такого рода корректность часто исчезает. Вскоре после того, как вышел доклад Zillow, MarketWatch опубликовал статью о сделанном Zillow наблюдении. Первая же строка статьи указывала на отношения причинности. «Забудьте о беби-буме: растущие цены на недвижимость, кажется, заставляют многих родителей подумать дважды, прежде чем расширять семью». Даже заголовок намекал на причинную связь: «Еще один негативный эффект высоких цен на жилье: меньше детей». Хотя в заголовке и не используется слово «причина», в нем есть слово «эффект» – дополнительный способ указать на причинную связь. Корреляция не означает причинность, но очевидно, она и газет не продает.

Если у нас есть доказательства корреляции, а не причинной связи, нам нельзя давать советы. Репортер NPR[51]51
  National Public Radio (NPR, Национальное общественное радио) – крупнейшая некоммерческая организация, которая собирает и затем распространяет новости с 797 радиостанций США. Финансируется за счет пожертвований слушателей. Прим. ред.


[Закрыть] Скотт Хорсли опубликовал твит, в котором заявил: «Washington Post считает, что слушатели NPR менее прочих склонны вестись на лживые посулы политиков». Что ж, неплохо. Однако опрос выявил только корреляцию, а не причинную связь. Тем не менее Хорсли продолжил: «Сделайте прививку от чуши. Слушайте NPR». Сразу ясно, в чем тут проблема. Вполне возможно, что передачи NPR помогают людям выявлять чушь. В таком случае совет Хорсли дельный. Но также, возможно, именно скептическое отношение к чуши и подталкивает людей слушать NPR. В таком случае передачи не будут давать защитного эффекта, разрекламированного Хорсли. Слушатели NPR быстро заметили ошибку Хорсли, что подтверждает корреляцию, но всё еще не доказывает причинную связь.

Пример с NPR забавен, но, когда речь идет о рекомендациях, основанных на данных о корреляции из медицинских изданий, всё становится серьезнее. Исследование 2016 года, опубликованное в престижном журнале Journal of the American Medical Association, показало, что среди людей, меньше занимающихся спортом, повышен риск заболеть тринадцатью видами онкологических заболеваний. Это исследование ничего не говорит нам о причинности. Возможно, упражнения снижают риск онкологии. А возможно, у людей, которые не занимаются спортом, есть другие особенности, которые повышают опасность. Исследователи пытались проконтролировать очевидные параметры, такие как курение или ожирение, но это не значит, что все оставшиеся показатели имеют причинную связь. Пресса проигнорировала эти тонкости и всё равно предположила причинность. «Упражнения могут снизить риск заболевания некоторыми формами рака на 20 %» – гласил заголовок журнала Time. «Ученые доказали, что упражнения снижают риск заболевания 13 видами рака» – объявила Los Angeles Times. «Крупное исследование показало, что спорт снижает риск возникновения рака» – заявил U.S. News & World Report.

Когда речь идет о здоровье, люди хотят прочитать не только историю о том, как обстоят дела, но и узнать, что им теперь делать. Очень легко совершить крохотный шажок от заявления о причинной связи между зарядкой и снижением риска рака к такой рекомендации, как «делайте зарядку тридцать минут в день, чтобы предотвратить рак». Большинство рекомендаций, которые мы видим в массовой прессе, основаны на связях, а не на доказанной причинности.

В оригинальных научных статьях тоже допускают эту ошибку. Диетологи давно спорят о преимуществах цельного молока по сравнению с обезжиренным в вопросе предотвращения ожирения и, как правило, склоняются в пользу обезжиренного. Однако недавнее исследование детей в Сан-Франциско показало, что дети, которые употребляли больше молочного жира, были менее склонны к ожирению. Авторы исследования корректно предупредили, что это лишь корреляция и она не демонстрирует причинную связь.

Но название статьи говорит совсем об ином: «Употребление цельного молока защищает детей латиноамериканского происхождения от ожирения» (курсив наш). Это заявление о причинности. Доказательства корреляции использованы в качестве доказательств причинной связи. Что еще хуже, авторы дали совет: «Эти результаты ставят под сомнение рекомендации употреблять обезжиренное молоко». Нет! Нет никаких доказательств того, что употребление молочного жира приводит к снижению риска ожирения, и нет причин ставить под сомнение рекомендации по поводу молока, сделанные на основе предыдущих исследований. Всякий раз, когда вы видите рекомендацию, задавайтесь вопросом, существуют ли доказательства причинной связи, которые ее оправдывают.

Едем дальше. А что, если кто-то заявит, что не курение вызывает рак, а, наоборот, рак приводит к курению? Звучит безумно, но это именно то, что Рональд А. Фишер, величайший специалист по статистике всех времен, пытался доказать. Фишер заметил, что хроническое воспаление легких связывают с раком или предраковым состоянием. Возможно, предположил он, это воспаление создает дискомфорт, от которого можно избавиться с помощью курения. Если так, то люди в процессе развития рака могут начать курить, чтобы избавиться от этих симптомов. Те, у кого не развивается рак, будут менее склонны к пагубной привычке. Что мешает нам тогда сказать, что рак приводит к курению? Как выяснилось, Фишер, безусловно, был неправ, но он проиллюстрировал проблему определения направления причинной связи. И видимо, одновременно оправдывал свою любовь к трубочному табаку. Предположение Фишера о связи рака и курения не стало популярным, но табачная индустрия находит другие способы посеять сомнения в том, наносит курение вред здоровью или нет. Эта борьба замедлила принятие антитабачных законов на десятилетия.

Другое ошибочное предположение о причинной связи повлияло на общественную дискуссию о наркотиках и здравоохранении. В 1980-е годы руководство американских университетов и политики переживали из-за распространенности запойного алкоголизма в студенческих городках. Психологи, эпидемиологи, эксперты в области здравоохранения и другие искали способы победить эту эпидемию пьянства.

Почему бы и нет? Есть и худшие способы приложить свои таланты. Во влиятельной статье 1986 года под названием «Наблюдения в естественных условиях за распитием пива среди студентов колледжа» психолог Скотт Геллер с коллегами описал факторы, связанные с повышенным потреблением упомянутого напитка в пабах колледжей. Что такое «наблюдения в естественных условиях»? Это наблюдения за субъектом, в данном случае студентами колледжа, в их природной среде, в данном случае в пабе. Нас восхитила эта деталь из раздела методологии исследования: «Исследователи старались оставаться как можно менее подозрительными, сидели за столами и вели себя как обычные посетители» (курсив наш). Означает ли это, что им самим пришлось пить пиво? Наверное, пришлось для маскировки.

Исследователи наблюдали, сколько пива выпивал каждый студент, и записывали, в чем был напиток – в стаканах, бутылках или кувшинах. Они обнаружили сильную корреляцию между посудой, в которой подавалось пиво, и выпитым количеством.[52]52
  Американская жидкая унция – примерно 30 миллилитров. Прим. науч. консульт.


[Закрыть]

Студенты, которые заказывали кувшин, выпивали примерно в 2–4 раза больше, чем те, кто предпочитал стакан или бутылку. В оригинальном исследовании корректно избежали упоминания причинной связи[53]53
  Геллер и его коллеги писали: «Было бы полезно определить, относится ли связь между типом посуды и привычным употреблением алкоголя к причинности или к корреляции, вызванной третьей переменной (например, различиями в намерениях). Допустим, было ли большее потребление пива из кувшина связано с тем, что пьющие чувствуют себя обязанными допить до конца, или те, кто заказывал кувшин, планировали выпить больше изначально?» Прим. авт.


[Закрыть]. Но по мере того, как результаты просачивались в прессу, а затем обсуждались в дискуссиях по поводу пьянства в колледжах, история эволюционировала. Наблюдение «люди пьют больше, когда пиво в кувшинах» превратилось в «люди пьют больше, потому что пиво в кувшинах». На основе этого начали возникать рекомендации: «Нам нужно запретить кувшины, чтобы студенты пили меньше».

Возможно, вы уже понимаете, в чем проблема с этим умозаключением. Студенты не обязательно пьют больше пива, потому что они заказали кувшин. Возможно, они заказали кувшин, потому что собирались выпить больше пива. Когда мы с коллегой идем в бар и хотим пропустить по стакану, то мы заказываем по стакану. Когда мы хотим выпить по паре стаканов, то заказываем кувшин и делим его. Мы относимся к людям, которые реализуют свои планы: если мы хотим выпить больше пива, то обычно так и поступаем.

Исследование Геллера совсем не доказывает, что люди пьют больше, когда им подают пиво в кувшине. Вместо этого мы, возможно, выяснили, что люди, которые хотят много пива, заказывают больше, чем люди, которые решили выпить немного. К сожалению, из этого не вылепишь захватывающий заголовок, так что понятно, почему газеты пытались вытянуть из статьи что-нибудь поинтереснее.

Два случая, которые мы рассмотрели, достаточно ясны, особенно благодаря возможности изучить их задним числом. Курение вызывает рак, намерение выпить больше пива ассоциируется с тем, что вы заказываете и пьете больше пива. Но во многих случаях мы не знаем, как устроена причинность. Исследования выявили связь между плохим сном и накоплением бета-амилоидных бляшек, которые вызывают болезнь Альцгеймера. Одна гипотеза гласит, что сон дает организму отдохнуть и в это время мозг вычищает бляшки. Таким образом, недостаток сна может вызвать болезнь Альцгеймера. Но, судя по имеющимся данным, возможно, всё наоборот. Накопление бляшек мешает спать, так что дело в том, что болезнь Альцгеймера (или состояние, предшествующее ей) портит сон. Мы просто пока не знаем.

Существует много способов намекнуть на причинную связь. Некоторые очевидны: «курение вызывает рак» или «красное вино предотвращает сердечные заболевания». Иногда причинность понятна по форме рекомендации: «Чтобы избежать рака, занимайтесь спортом три раза в неделю». Но есть менее очевидные способы. Мы можем намекать на причинность даже с помощью небольших изменений в грамматике. Корреляцию можно выразить, просто описав факты в изъявительном наклонении: «Если она является канадкой, то более вероятно, что она знает несколько языков». Причинность можно выразить контрфактуальным утверждением в сослагательном наклонении: «Если бы она была канадкой, она бы скорее была билингвом». Первое утверждение просто предполагает наличие связи. Второе подталкивает к мысли, что быть канадцем – значит знать несколько языков. Первое утверждение предполагает, что человека случайным образом выбрали из большой группы и сравнили его характеристики с характеристиками других людей: «Если [человек, которого мы случайно выбрали] является канадцем…» Второе утверждение предполагает, что мы выбрали кого-то и изменили его характеристики: «Если бы [человек, которого мы выбрали] превратился в канадца».

Это тонкое различие, но сослагательное наклонение подталкивает к мысли о причинности. «Там, где минимальная оплата труда выше, бедность ниже» – это не то же самое утверждение, что: «Если бы мы повысили минимальную оплату труда, то бедность бы снизилась». Первое описывает тренд, существующий в разных городах: там, где выше минимальная оплата труда, ниже уровень бедности. Второе дает совет, что можно сделать, чтобы снизить бедность в конкретном городе.

Графики также могут тонко намекать на причинность. Вспомните диаграмму распределения цен на дома и изменения уровня рождаемости. Во многих схемах такого рода горизонтальная ось используется для того, чтобы показать переменную, которая влияет на переменную, показанную на вертикальной оси. На диаграмме Zillow цены на дома лежат на горизонтальной оси, а рождаемость отмечена на вертикальной. Даже без описания такое расположение уже намекает на то, что цены на дома определяют уровень рождаемости. Такие диаграммы могут убеждать зрителей в том, что они наблюдают причинно-следственную связь. Когда вы видите точечные диаграммы и другие визуальные формы передачи информации, спросите себя (или, может быть, тех, кто их составлял): не подсказывает ли структура схемы наличие причинной связи, которая здесь отсутствует?

ОТЛОЖЕННОЕ ВОЗНАГРАЖДЕНИЕ И ОБЩАЯ ПРИЧИНА

Одно из ключевых открытий социальной психологии – роль, которую отложенное вознаграждение играет в успешной жизни. В сердце теории отложенного вознаграждения лежит эксперимент, известный как зефирный тест. Четырехлетним детям были предложены альтернативные награды: одна зефирка или две. Детям говорили, что они могут съесть одну зефирку в любой момент. Но если они немного подождут, то получат две. Затем экспериментатор выходил из комнаты и измерял, сколько времени пройдет, прежде чем дети сдадутся и съедят единственную зефирку. (Спустя пятнадцать минут ожидания ребенок, который все еще не сдался, получал свою награду из двух зефирок. Но если серьезно, вы помните, какими долгими казались пятнадцать минут в этом возрасте?)

Ряд исследований показал, что дети, которые способны дольше ждать в четыре года, получают более высокие результаты на экзамене SAT в старших классах и оцениваются родителями как более приспособленные в юности. Авторы оригинального исследования осторожно объясняли результаты, демонстрирующие корреляцию. Отложенное вознаграждение является предпосылкой будущих успехов в учебе и эмоционального благополучия. Они не продемонстрировали причинную связь. Способность откладывать вознаграждение не обязательно приведет к успеху и благополучию[54]54
  В работе 1990 года, написанной основной группой исследователей в данной области, Сёдой и коллеги в разделе «Обсуждение» нас предупреждают о том, что «стабильность воспитательных практик родителей и психологическая обстановка в семье и сообществе могут быть общим фактором, объясняющим как способность дошкольников откладывать вознаграждение, так и их познавательную компетенцию и способность к саморегуляции в юности. Эти общие черты могут оказывать воздействие на наблюдаемую долгосрочную корреляцию». Данное замечание оказалось очень близко к тому простому объяснению, которое мы предложим. Прим. авт.


[Закрыть]. Но эти результаты прошли сквозь сито прессы, и грань между корреляцией и причинностью стерлась. В итоге зефирный тест и другие подобные исследования объявили доказательством того, что способность откладывать вознаграждение приводит к успеху во взрослой жизни.

Допущение причинности позже стало часто использоваться, чтобы давать рекомендации: измените свое будущее, научившись откладывать вознаграждение. На основе зефирного теста популярная психология и популярные бизнес-издания начали изобретать методы тренировок. В интернет-издании Lifehacker появилась рекомендация «развивать навык отложенного вознаграждения». В статье в деловом журнале Fast Company говорилось: «Если вы сможете сделать отложенное вознаграждение своей постоянной привычкой, то сможете повысить свою производительность со средней до наивысшей». В статье под названием «Стэнфордское исследование сорокалетней давности определило единственное качество, которое нужно вашим детям, чтобы преуспеть в жизни» журнал Inc. объясняет, как развивать эту способность в детях: