ПРИМЕР

В книге «Черный лебедь» Нассим Талеб приводит такой пример: двое мужчин, Боб и Билл, идут по неблагополучному району города. Боб нервничает; Билл говорит ему: «Не волнуйся, у меня черный пояс по карате!» Конечно же, к ним приближается грабитель, и Билл пытается повалить его ударом карате, как много раз делал в додзе, зале для единоборств. Но грабитель просто застреливает его. На соревнованиях по карате, где все действуют по строгим правилам, Билл неотразим – но на улице его навыки бесполезны.

ПРИМЕР ИЗ РЕАЛЬНОЙ ЖИЗНИ

Казино зарабатывают деньги, точно контролируя чистую прибыль от своих игр. Когда вы играете, вы иногда выигрываете, иногда проигрываете – однако казино в конце дня всегда в выигрыше. Так происходит не потому, что казино везет, а потому, что результаты игр тщательно контролируются: слот-машина выплачивает деньги лишь определенное количество раз; колесо рулетки обычно приносит доход казино; у крупье в блекджеке всегда есть преимущество. Они стараются свести к минимуму возможность посетителей увеличить свои шансы выигрыша. Если вас поймают за подсчетом карт, вас исключат из игры, а за шулерство вам могут сломать руки. В 2003 году казино Mirage понесло убыток в 100 миллионов долларов. Почему? Может быть, хитрый игрок смог привлечь удачу и выиграл? Нет, это произошло потому, что Рой Хорн из артистического дуэта «Зигфрид и Рой» был ранен белым бенгальским тигром во время выступления. Хотя артисты выступали с тигром несколько лет, животное вышло из-под контроля и напало на него. Казино получало прогнозируемую прибыль от своих игр, но понесло убытки из-за случайного происшествия.

ОШИБКА

Модели – полезный инструмент прогнозирования. Упрощая картину реальности, они облегчают прогноз и объяснение. Например, физическая модель ньютоновской механики описывает вакуум без учета трения – даже в системах, где существуют трение и воздух, проще смоделировать ситуацию без этих переменных. Точно так же казино может точно смоделировать прибыль, которую оно получит от игроков, и использовать эту модель для прогнозирования своих доходов.

Однако в реальности всегда больше переменных, чем модель способна охватить. Так, модель казино не учла возможности того, что тигр может искалечить Роя. И речь не идет о создании более совершенной модели – никакая модель не способна предсказать каждый случайно возможный инцидент. История про Боба и Билла иллюстрирует то же самое. Билл – хороший каратист в рамках игры по правилам. Столкнувшись с противником, который действует вне этих правил, он в опасности.

КАК ОТВЕТИТЬ

Если вы подозреваете, что обнаружили эту логическую ошибку, скорее всего, предмет вашего спора весьма сложен. Если ваш оппонент использует модель для предсказания и объяснения определенных фактов действительности, ваша задача напомнить ему, что реальность не всегда столь точна, как модель: она всегда включает переменные, которые модель не может предусмотреть. Предположим, ваш оппонент апеллирует к экономической модели, которая предполагает, что люди являются рациональными экономическими субъектами, всегда придерживающимися того курса действий, который максимизирует их прибыль. Подсказка: это не так.

ЗНАЧЕНИЕ

Название ошибки[10] происходит от слова ludus (лат. «игра»). Игры строятся по четким, однозначным правилам: одни ходы разрешены, другие запрещены; есть известный механизм определения победителя и так далее. Даже в азартной игре шансы очевидны и четко определены. Например, в игре в кости у меня один шанс из тридцати шести, что выпадут два очка. Но реальная жизнь – это не игра: нет никаких правил, запрещающих определенное событие. Таким образом, нельзя надеяться даже на контролируемую случайность, присущую азартной игре. Вы можете обыграть своего противника в карты, но потерять свой выигрыш, если он ударит вас по лицу и убежит с деньгами.

ПРИМЕР

«100 % мужского насилия совершается мужчинами. Следовательно, 100 % мужчин склонны к насилию»[11].

ПРИМЕР ИЗ РЕАЛЬНОЙ ЖИЗНИ

The Spectator, старое британское периодическое издание, недавно опубликовало статью с восхвалением образовательной политики правительства, где утверждалось, что стандарты государственных школ растут. В качестве доказательства привели утверждение о том, что 80 лучших государственных школ превосходят 80 лучших частных школ. Однако они забыли упомянуть, что в Британии государственных школ намного больше, чем частных: 500 частных школ против 3200 государственных. Репрезентативный показатель должен был оценивать одинаковую долю школ каждого типа, то есть лучшие 50 частных школ против 320 государственных. Поскольку этот параметр проигнорировали, восемьдесят лучших государственных школ могут выгодно отличаться от частных только потому, что являются статистическим отклонением.

ОШИБКА

Ложь при помощи статистики не предполагает какой-либо одной конкретной ошибки. Иногда она достигается при помощи простой арифметической ошибки: не могут правильно посчитать. В других случаях, как в примере со школой, выбранные показатели вводят в заблуждение: например, сравниваются выборки, которые численно равны, тогда как они должны быть сформированы на основе пропорций. В иных случаях используется предвзятая выборка или статистика, маскирующая надуманные аргументы (как в примере с мужским насилием). Ложь при помощи статистики может сопровождаться множеством других логических ошибок: так, в примере с мужским насилием статистика маскирует подтверждение следствия (см. стр. 38).

КАК ОТВЕТИТЬ

Поскольку здесь нет одной общей ошибки, нет и общего ответа. Вам нужно хорошо понимать статистику – не только для того, чтобы заметить ошибку оппонента, но и для того, чтобы не поддаться на иллюзию точности. Ваш оппонент не опирается на витиеватые слова и пустую риторику, он выглядит строгим, на его стороне цифры… На самом же деле цифрами можно манипулировать так же легко, как и словами.

ЗНАЧЕНИЕ

Эта ошибка включает в себя ряд других, таких как нерепрезентативная выборка (см. стр. 124) или ошибка базовой оценки (см. стр. 116). Она может объединяться с любым количеством других ошибок и помогает скрыть их, придавая фальшивым аргументам вид точности и предотвращая любые нежелательные вопросы. Если у вас есть свободное время, можете выбрать несколько заблуждений из этой книги и попытаться сделать их более правдоподобными, подкрепив фальшивой статистикой.