Почему новости, основанные на цифрах и фактах, нельзя считать безоговорочно правдивыми

Джен Сабурин, Ph.D. в области компьютерных наук, разработчик программного обеспечения и научный сотрудник SAS, рассказывает, как данные используются для придания большего эффекта правдивости сообще…
| finsuccess |

Почему новости, основанные на цифрах и фактах, нельзя считать безоговорочно правдивыми

Джен Сабурин, Ph.D. в области компьютерных наук, разработчик программного обеспечения и научный сотрудник SAS, рассказывает, как данные используются для придания большего эффекта правдивости сообщениям в СМИ и как разумнее проводить исследования.

Мы часто получаем информацию из медийных отчетов, где фигурируют данные, а авторы используют эти данные для обоснования доводов. Однако сообщения в СМИ на основе этих отчетов могут сильно зависеть от того, какого типа данные рассматривались и как они были собраны. Давайте более подробно поговорим о том, как использовать цифры и факты для построения аргументов при информировании общественности.

Сравнение – важная часть исследования

Представьте, что мы опрашиваем людей и обнаруживаем, что 60% из них любят зеленый цвет, и они едят овощи каждый день. В связи с этим мы можем утверждать, что любовь к зеленому цвету означает, что человек с большей вероятностью будет есть овощи. Опрос действительно показывает, что большинство людей, которым нравится зеленый цвет, ежедневно едят овощи, но сделать дальнейшие выводы без контрольной группы все-таки трудно.

А что, если только 20% опрошенных не любят зеленый цвет, но едят овощи? Также может получиться, что 60% людей не любят зеленый цвет, и всё же они едят овощи. В этом случае любовь к зеленому цвету не имеет ничего общего с потреблением овощей. Более того, может оказаться, что 90% участников опроса, которым не нравится зеленый цвет, ежедневно едят овощи. Это говорит об отрицательной связи между любовью к зеленому цвету и ежедневным поеданием овощей.

Как видите, если автор представляет факты и цифры без сравнения, истинная интерпретация результатов исследования может быть затруднена. Нам нужно сравнить полученные знания с другой группой, чтобы получить более обоснованные выводы.

Люди часто используют данные, чтобы проводить сравнения между разными типами групп или поведением участников исследования. При этом важно обращать внимание на задаваемые вопросы и на то, кому их задают. И не менее важно знать, с чем исследователи сравнивают собранные сведения.

Почему новости, основанные на цифрах и фактах, нельзя считать безоговорочно правдивыми

Интервенционные исследования

Чтобы получить конкретный результат, ученые проводят интервенционные исследования чаще всего в области медицины. В этих исследованиях ученые используют контрольную группу. Это особая группа населения, которая помогает сравнивать результаты с другими участниками. Она не подвергается воздействию того, что изучается или проверяется. Создать соответствующую контрольную группу непросто, потому что исследовательский процесс может прерваться из-за осознания группой того, что за ней наблюдают.

Представьте, что мы проводим испытание нового препарата для похудения. Участники делятся пополам. Экспериментальная группа получает новое лекарство, а контрольная группа получает плацебо – таблетку, которая не содержит никаких химических веществ. При этом использование плацебо особенно хорошо работает, если ученые и участники не знают, кто получает «пустышку», а кто – настоящее лекарство.

Наша цель – определить, какая группа будет больше терять в весе. Может быть, люди из контрольной группы начнут понимать, что ситуация остается прежней, и на самом деле они не получили новое лекарство. Неясно, как это может повлиять на их поведение. А участники, принимающие препарат, станут предполагать, что что-то может произойти, и, возможно, это повлияет на их отношение или поведение.

Больше сложных исследований

Работа над исследованиями, не связанными с лекарствами, может быть еще сложнее. Например, исследование о программе тренировок. Как создать объективную контрольную группу? Можно ли порекомендовать моей контрольной группе не тренироваться? Могу ли я попросить их сделать упражнение из моей программы, но немного видоизмененное? Каждый из этих ответов напрямую влияет на сравнительный анализ и на то, в каком формате будут сообщаться результаты.

Читая результаты такого исследования, важно смотреть на действия как экспериментальной, так и контрольной группы. Нужно спросить себя, кажется ли сравнение объективным или создается впечатление, что у одной группы было преимущество или недостаток? Какие еще факторы могут объяснить результаты, которые я вижу?

Предвзятость и ошибки в исследованиях

Почему проводятся исследования и кто заинтересован в них? В частности, компании, собирающие данные о своих продуктах, могут быть заинтересованы в том, чтобы доказать, что их продукты работают или нравятся людям. Они могут непреднамеренно разработать исследовательские вопросы или создать контрольные группы, которые будут увеличивать их шансы на получение желаемых результатов. Ученые, получающие деньги от конкретной организации, также могут принимать решения в пользу тех, кто финансирует их исследования.

Хотя данные позволяют нам лучше оценивать и понимать мир, это не идеальное представление о реальности. При сборе данных могут возникнуть ошибки или погрешности, которые в будущем повлияют на качество результатов. Критическое мышление – лучший способ найти эти ошибки или погрешности. Задайтесь вопросом, как и от кого были собраны данные. Посмотрите, кто был включен, а кто исключен из исследования.

Если есть что-то, что кажется впечатляющим, спросите себя: по сравнению с чем? Чтобы найти ответы, возможно, придется самостоятельно поискать информацию, но это поможет вам определить, каким данным вы можете доверять, а какие данные могут быть предвзятыми или ошибочными, и их следует игнорировать.

Источник


Популярное

Forex

Криптовалюта

Рынки


Ещё про успех