Цитаты из книг автора «Саманта Клейнберг»

размещенных точек: месяц рождения варьируется, но соответствующего изменения в росте нет. Рис. 3.1. Возраст и рост коррелируют, но рост и месяц рождения — нет Это также означает, что, зная возраст ребенка, мы можем примерно предсказать его рост, а зная месяц рождения — нет. Чем ближе точки друг к другу, формируя линию, тем точнее наши прогнозы (поскольку при этом взаимосвязи теснее). Предсказание — одна из ключевых сфер применения корреляций, и в ряде случаев его можно сделать и без причинных взаимосвязей (хотя не всегда успешно).

Видимые корреляции могут объясняться еще не измеренными причинами (исключение данных о курении может вызвать взаимосвязь между раком и множеством иных факторов), однако случайные соотношения способны существовать, даже когда две переменные вообще никак не связаны. Корреляции бывают результатом абсолютной случайности (например, вы много раз за неделю сталкиваетесь с подругой на улице), искусственных условий эксперимента (вопросы могут быть подстроены под конкретные реакции), ошибки или сбоя (баг в компьютерной программе).

Аналогичным образом, просто веря, что у вас есть счастливый карандаш, а некий ритуал перед баскетбольным матчем помогает забить больше мячей, вы и в самом деле вызовете желаемое следствие. Важно отметить, однако, что не сам предпочитаемый предмет или ритуал вызывает положительный исход. Скорее, его побуждает к жизни вера в их действенность, а следствие производится чувствами, которые генерирует вера: к примеру, снижается стресс, или возникает ощущение, что вы контролируете ситуацию53.

Еще более сильное беспокойство вызывает наша склонность к повторяющимся ошибкам, даже если они очевидны. Как мы увидим в главе 3, многие когнитивные смещения приводят к тому, что мы начинаем отмечать несуществующие корреляции, поскольку выискиваем информацию в подтверждение собственных убеждений (например, ищем других людей, которым помогает акупунктура) или придаем ей большую значимость (например, в магазине обращаем внимание только на ту очередь к кассе, которая движется быстрее).

Такой тип причинности именуется конкретной причинностью (token causality), в отличие от типовой причинности (например, невнимательное вождение приводит к дорожным происшествиям:

Другой способ мышления о каузальности основан на механизме действия. В общем виде его суть такова: причина — это способ вызвать следствие, где то и другое связано неким набором шагов, с помощью которого случается это следствие. Таким образом, если бег улучшает настроение, должен существовать процесс, с помощью которого он влияет на настроение, к примеру высвобождение эндорфинов. Возможно, мы не видим каждый из компонентов процесса, но имеет место цепочка событий, связывающих причину и следствие, посредством которой и реализуется следствие26.

Параметры, которые приводят к ложным восприятиям причинности, — такие как тайминг[22] событий и пространственная близость — могут также стать причиной неправильных каузальных умозаключений.

базовая идея такова — провести различие 1) между необходимостью причины для наступления следствия и простым наблюдением того, что за причиной регулярно наступает конкретное следствие, и 2) между сутью взаимосвязи, лежащей в основе происходящего, и того, что мы видим на основе наблюдения.

И все же с помощью одних только наблюдений мы не увидим разницы между регулярностью наступления события (погода/мороженое) и необходимым его условием (москит/малярия). Лишь при наличии контрпримера (например, наступлению теплой погоды не предшествует увеличение ларьков с мороженым) мы способны убедиться, что мороженщики не есть необходимое условие температурных изменений.

Хотя данное утверждение верно не для всех случаев, в моей книге термин «причина» в целом означает следующее: причина — это нечто, повышающее вероятность следствия, без чего следствие могло произойти, а могло и не произойти, и способное при должных обстоятельствах это следствие произвести.