Цитаты из книг автора «Саманта Клейнберг»

Каждая точка представляет 10 000 событий, кроме нижних двух картинок, где черные точки обозначают единичные события. Вероятность событий, представленных черными точками, удваивается от левых картинок к правым, однако необходимо также принимать во внимание общее количество событий Эту идею степени влияния причины на следствие, или количества вероятности, очень важно вспомнить позднее, при рассмотрении проведения и оценки экспериментов и формулирования политических концепций. Кроме того, постарайтесь держать ее в уме, когда будете в следующий раз читать о новейшем научном открытии

Один из главных мотивов использования вероятностных определений причинности — наше желание знать, служит ли нечто причиной и насколько важно это нечто. Иными словами, мы стремимся различать обычные и редкие побочные эффекты лекарственного средства или сформулировать политическую концепцию, которая вероятнее всего привела бы к росту рабочих мест.

Как и в примере с радиоактивным распадом, одна из причин, по которой мы нуждаемся в вероятностных подходах (не требующих, чтобы причина всегда и безусловно производила следствие или каждый раз ему предшествовала), состоит в том, что некоторые отношения не детерминированы. В таких случаях при всем знании мы не можем быть убеждены, произойдет ли то или иное следствие. Здесь не только не будет закономерности в событиях, какую требуют все ранее описанные подходы, но также ни одна комбинация переменных не даст возможности ее установить.

Итак, вместо того чтобы пытаться выделить такие факторы, как экономика, рекламные кампании конкурентов или рейтинги общественной поддержки, в качестве единственной причины результатов выборов, мы отобразим все сопутствующие факторы и, возможно, попробуем выяснить их относительную значимость. Но не все причины становятся необходимыми INUS-условиями. К примеру, причинно-следственная связь может не иметь характер детерминизма, так что, даже если бы мы владели всей возможной информацией и наблюдали все необходимые условия, следствие не всегда возникало бы. Один из примеров индетерминизма — радиоактивный распад, где никогда нельзя знать наверняка, будет ли иметь место распад частицы в конкретный момент времени: нам известна только вероятность события. INUS-условие распада — вещь невозможная, поскольку достаточных условий здесь не существует. Точно так же могут наблюдаться INUS-условия, не оказывающиеся причинами, если, как в примере с пиццей и водой, у нас нет корректного набора переменных. Точность и полнота логических выводов всегда зависят от полноты данных.

Секторная диаграмма причинно-следственных связей — группа факторов, достаточных для возникновения следствия, которая содержит все необходимые для этого компоненты. На рис. 5.2 изображены такие диаграммы для всех трех примеров с вождением.

Повторим еще раз: причина есть необходимое условие следствия, если оно не может произойти без причины (каждому факту следствия предшествует факт причины), и причина есть достаточное условие следствия, если она без него не может быть (за каждым фактом причины должен идти факт следствия). Причина может быть необходима, но не достаточна и наоборот. В хакерском марафоне каждый факт усталости, которому предшествует работа допоздна, делает последнюю необходимым условием усталости, но ничего не говорит о ее достаточности (может, некоторые люди бодрствуют всю ночь и не устают).

Одно из ограничений такого подхода — требование согласованности каждого конкретного случая. Если сотни людей заболевают, а один нет, здесь не найти причинной зависимости. Заметим, этот метод не принимает в расчет то, что Бетти тоже пила энергетики, но голова у нее не разболелась. Именно поэтому он скажет только о необходимости, но не о достаточности: не рассматривается возможность ненаступления следствия при наличии причины.

Точно так же, как близлежащие по времени события могут привести к ошибочным заключениям о причинности, длительные задержки между причиной и следствием способны помешать достоверному установлению причинно-следственных связей.

Чтобы определить, когда именно действовать, надо знать, сколько времени нужно, чтобы причина вызвала следствие. То есть необходимо определить, когда именно до начала выборов распространять конкретный агитационный материал; когда продавать акции, получив определенную информацию; или в какой момент до поездки в тропики принимать таблетки против малярии. В ряде случаев действия могут оказаться неэффективными, если совершаются без учета времени: к примеру, слишком ранний показ рекламы (когда воздействуют иные причины), принятие торгового решения до того, как акции окажутся на пике, или запоздалый прием профилактического средства (которое не успевает оказать эффект).

Последовательность событий способна помочь при выяснении причин и качества прогнозирования (или получения информации о том, когда ожидать некое следствие). Но эффективное использование причин требует больше информации, чем простое знание о том, что случилось первым.