Цитаты из книг автора «Том Чатфилд»

Помните о следующем. Данные как таковые создаются, а не обнаруживаются: они возникают вследствие измерения (в широком смысле этого слова), являются результатом конкретного процесса. Поэтому данные никогда не будут всего лишь нейтральной и безошибочной фиксацией фактов. Информация активно создается путем сознательной организации и контекстуализации данных. Информация часто существует при отсутствии знания. Знание требует информации, но не только. Также нужен надежный способ поверки этой информации реальностью. Любое знание опирается на конкретные решения о способах измерения, тестирования и открытия нового. Оно сформировано определенными допущениями. Важно обеспечить максимальную транспарентность этих допущений, поскольку никакое знание не бывает окончательным, нейтральным или исчерпывающим.

Любое знание также предполагает притязания на авторитетность в вопросе о том, кто определяет, что будет официально признано истиной.

Необходима транспарентность — честное, точное описание всех выводов и ограничений нашего процесса верификации. Изучив ряд надежных источников и ознакомившись с тонкостями измерения высоты гор, мы могли бы написать примерно такой текст.

Знание требует информации, но не только. Ему также нужна верификация, то есть процесс проверки информации реальностью. Как вы узнали из первой части книги, на практике это означает эмпирическое исследование (придется взобраться на десять гор, прихватив с собой новейшее измерительное оборудование) либо тщательное изучение свидетельств, собранных другими (книг, статей, сайтов, фотографий, видеоматериалов и т.д.).

Возможно, вы помните, что около 90% людей не проходят тест Уэйсона с первой попытки. Однако та же самая задача легко решается большинством испытуемых, если придать ей вышеприведенную форму. Почему? Потому что мы очень хорошо приспособлены для решения социальных вопросов и выполнения знакомых нам правил общения. В этих действиях участвуют наши эмоции и интуиция. Их легко представить в конкретной форме, в отличие от законов статистики или абстрактной логики, требующих значительных усилий и не согласующихся с нашим внутренним чувством. Иначе говоря: мы прекрасно приспособлены к оценке мелкомасштабных ситуаций социального взаимодействия и делаем это быстро и точно, если знаем, какими нормами они управляются; мы относительно мало приспособлены к оценке крупномасштабных комплексных проблем с элементами статистики, и интуиция в отношении их часто вводит нас в заблуждение.

Чем дольше длился процесс, тем вероятнее, что он продолжится: он уже благополучно перенес множество потрясений и неожиданностей. Вечно актуальные уроки на будущее следует искать глубоко в прошлом.

Обучение с умом: как избавиться от «близорукого» мышления Готовьтесь к неожиданностям, а не к постоянству. Не надейтесь, что знаете, какие результаты принесет исследование или что любая наблюдаемая тенденция сохранится навеки. Помните, что единичные экстремальные события зачастую более значимы, чем тысячи заурядных. Средние значения и нормальные распределения интуитивно понятны, но они неточно описывают большую часть процессов, имеющих место в сложных системах.

Это создает иллюзию предсказуемости — ложное чувство, что к сложному явлению, тому, что подвержено внезапным изменениям, можно подходить так же, как и к событиям действительно предсказуемым.

Обучение с умом: три принципа использования опыта событий, которые так и не произошли 1. Придавая чрезмерное значение следствиям и положительным результатам, мы часто упускаем возможность почерпнуть ценный опыт из неслучившихся событий и игнорируем значимость альтернативных историй. Качество решений и стратегий необходимо оценивать независимо от их результата. 2. Ошибка выжившего и естественный для нас интерес к исключительным случаям мешают заметить большинство рядовых случаев, не приведших к успеху или поразительному результату. Важно быть как можно более внимательным к отрицательным результатам и объективно оценивать уровень провалов в своей сфере деятельности. 3. В краткосрочной перспективе результат часто зависит от удачи и случайного стечения обстоятельств, тогда как в долгосрочной — рациональные стратегии и умения дают больше шансов на успех. Только изучение долгосрочных и масштабных тенденций позволяет выявить значимые паттерны.

Такой подход основан на одном из самых важных методов нейтрализации предвзятости — создании коллективных систем и моделей, компенсирующих наши слабые стороны58.