Чому під час відмивання інформації «Дзвонити дурниці» важливо прочитати

Дезінформація та дезінформація стали настільки поширеними у світі, який керується даними, що тепер обов’язок кожного громадянина бути скептичним і закликати про це

Викликати фігню: мистецтво скептицизму в світі, керованому даними, Джевін Д. Вест і Карл Т. Бергстром

Ця захоплююча книга, яка повідомляє про те, що цифри говорять не самі за себе, а як їх змінено, має вийти наступного вівторка. Але видавцям слід було поспішити опублікувати це кілька місяців тому, коли спалахнула пандемія, і графіки, засновані на сумнівних даних, відображають прогрес хвороби, повний безлад у реагуванні громадського здоров’я, шанси, що ви можете заразитися, і невеликий Підмножина ймовірності того, що ти помреш, стала щодня з’являтися на перших сторінках. Контексти постійно змінювалися, висновки достовірно відрізнялися й об’єднувалися лише в здатності спонукати вас втратити віру в дані. Вест і Бергстром, які викладають інформаційні науки у Вашингтонському університеті, нагадують нам, що віра — це старий капелюх. Щоб знати, що саме відбувається, ви повинні вміти самостійно оцінювати дані та маніпуляції з ними. Це напрочуд легко.

Коли ми навчалися в старшій школі, статистику та ймовірність сприймали як неточні математичні поля, які покладаються на значення p, стандарт, яким часто маніпулюють. Якщо ви не хотіли вивчати економіку і бачити світ, ви не витрачали на них час. Середнє значення, медіана, мода, стандартне відхилення, перестановки та комбінації, ритуальний кивок Паскалю, і ви рухаєтеся далі. До булевої алгебри, якщо комп’ютери захоплювали вас, і до тригонометрії та обчислення для всього іншого. Хто б міг подумати, що статистика виявиться найважливішою навичкою для розуміння того, що відбувається в людських справах?

В епоху великих даних і машинного навчання проблема, здається, посилюється через величезний розмір наборів даних і незрозумілість алгоритмів. Рух шукає прозорості в алгоритмах — якщо вас обійшов комп’ютер, ви повинні знати чому — але мета легше сформулювати, ніж досягти. Машинне навчання навчається на наборах даних, які класифікуються людьми, і воно пише програму для класифікації майбутніх даних. Але навіть автори системи можуть не знати, як це працює. У книзі йдеться про систему машинного навчання, якій поставлено завдання розділяти зображення хаскі та вовка. Але він дивився на фон, а не на тварин. ШІ зрозумів, що в той час як хаскі можна знімати в різних людських контекстах, диких вовків, швидше за все, фотографують на тлі снігу. Це було лише погляд на фон і підробне, але точне визначення тварин.

Крім того, більшість алгоритмів є запатентованими, з поважної причини. Якби Google публічно оприлюднив свій алгоритм рейтингування, це розпочало б глобальну гонку озброєнь, оскільки всі та їхній племінник-підліток намагалися б у нього зіграти. Але автори нагадують, що взагалі не варто лізти в чорний ящик, в якому живе алго. Аналіз якості введення та виводу має лише просту логіку і служить своїй меті.
Давайте повернемося до коронавірусу, закорючок і діаграм на першій сторінці та в поясненнях, які відображають його нищівну подорож через людську расу. Для дивної непослідовності розглянемо химерну поразку щодо необхідності масок, причому думка коливається, наче склоочисник, між їх абсолютною непотрібністю та їхньою важливою роллю в стримуванні. Що найбільше бентежить, ВООЗ, яка завжди розумно ставила глобальний порядок денний, підживлювала невизначеність, підриваючи довіру громадськості до затвердженої версії та до надійності самої науки.

А потім був цей фарраго (темп Тарур) графіків, діаграм і візуалізацій даних. Тут також автори пропонують прості перевірки. Чи починається шкала з нуля, точки початку перспективи, чи довільного числа, яке зручно налаштовує очевидні результати? Чи є шкала лінійною, чи 1 см означає спочатку один рік і 10 років після цього, криві зростаючі? Чи зменшено масштаб часу до такої міри, що критичні зміни стають невидимими? Автори рішуче заперечують проти фіксації графічних зображень, наприклад, ілюструючи історію від ферми до розвилки, використовуючи для представлення даних зубці розвилки, які не мають масштабу. Люди — тварини з високою наочністю, і налаштувати графік — найпростіший спосіб збити їх із шляху.

У книзі розрізняють звичайний BS, який лише створює враження, що щось серйозно робиться з чимось, що серйозно вас турбує (у 1980-х роках в Індії, негайна реалізація плану дій на основі війни, під безпосереднім наглядом високого рівня -повноважена комісія на чолі з суддею Верховного суду у відставці) та новошкільна BS, яка використовує мову математики, природничих наук і статистики, щоб створити враження строгості та точності. Він настільки поширений, що відповідальне озвучення має стати громадським обов’язком.

Одержувачі пропаганди вірять першому лише в тому випадку, якщо вони політично налаштовані до цього, але безпорадні перед останнім. Вид вважає, що його чисельно заперечують, і принизливо здається, коли він стикається з даними, незалежно від того, наскільки вони очевидно підробні або вводять в оману. На жаль, цифри ніколи не говорили самі за себе. Тепер викривлені дані стали настільки поширеними, що фактчекери, незламні галли інформаційної епохи, більше не можуть самостійно зупинити хвилю. Настав час, щоб ми всі перейшли на цифровий журнал.

Поділіться Зі Своїми Друзями: