И все же что-то пошло не так. Может быть, они не сумели задать правильные вопросы? Или информация о риске и неопределенности не была должным образом донесена до лиц, принимающих решения, в результате чего у них возникла иллюзия совершенно предсказуемого рынка недвижимости? А может быть, кто-то откровенно соврал о результатах?

Но больше всего нас интересовало то, как избежать подобных ошибок в нашей собственной работе?

У нас было много вопросов, и об ответах мы могли лишь гадать, но одно было ясно – это была крупномасштабная катастрофа с данными. И она обещала быть не последней.

Всеобщие выборы в США 2016 года

8 ноября 2016 года кандидат от республиканцев Дональд Дж. Трамп победил на всеобщих выборах в Соединенных Штатах, обойдя предполагаемого лидера и кандидата от демократической партии Хиллари Клинтон. Для политических социологов это стало настоящим шоком, поскольку их модели не предсказывали его победу. А год был самым подходящим для подобных предсказаний.

В 2008 году Нейт Сильвер, автор блога FiveThirtyEight, тогда бывшего частью газеты The New York Times, проделал фантастическую работу и предсказал победу Барака Обамы. В то время эксперты скептически относились к способности его алгоритма прогнозирования точно предсказывать результаты выборов. В 2012 году Нейт Сильвер снова оказался в центре внимания, предсказав очередную победу Обамы.

К этому моменту деловой мир уже начал осваивать работу с данными и нанимать дата-сайентистов. Успешное предсказание переизбрания Барака Обамы Нейтом Сильвером лишь подчеркнуло важность и оракулоподобные возможности прогнозирования на основе данных. Статьи в деловых журналах предостерегали руководителей о том, что если они не освоят работу с данными, то проиграют в конкурентной борьбе. Промышленный комплекс науки о данных заработал в полную силу.

К 2016 году каждое крупное новостное издание вложило средства в алгоритм предсказания исхода всеобщих выборов. Подавляющее большинство из них прогнозировали сокрушительную победу кандидата от демократической партии Хиллари Клинтон. Как же они ошибались.

Давайте сравним эту ошибку с кризисом субстандартного ипотечного кредитования. Можно было бы утверждать, что мы многому научились и что интерес к науке о данных должен был бы позволить избежать ошибок прошлого. Действительно, начиная с 2008 года, новостные организации стали нанимать дата-сайентистов, вкладывать средства в проведение опросов общественного мнения, формировать команды аналитиков и тратить большое количество денег на сбор качественных данных.

Что же произошло, учитывая все это время, деньги, усилия и образование?[4]

Наша гипотеза

Почему возникают подобные проблемы с данными? Мы видим три причины: сложность проблемы, недостаток критического мышления и плохая коммуникация.

Во-первых (как мы уже говорили), работа с данными зачастую очень сложна. Даже при наличии большого количества данных, подходящих инструментов, методик и умнейших аналитиков случаются ошибки. Прогнозы могут и будут оказываться ошибочными. И это не критика данных и статистики. Такова реальность.

Во-вторых, некоторые аналитики и заинтересованные стороны перестали критически относиться к проблемам данных. Промышленный комплекс науки о данных в своем высокомерии нарисовал картину уверенности и простоты, и некоторые люди на нее купились. Возможно, такова человеческая природа: люди не хотят признавать, что не знают будущего. Однако ключевым аспектом правильного осмысления и использования данных является признание возможности принятия неверного решения. Это означает понимание и распространение информации о рисках и неопределенностях. Но эта идея где-то затерялась. Мы надеялись, что колоссальный прогресс в исследованиях и методах анализа и работы с данными обострит критическое мышление каждого человека, но, судя по всему, некоторые люди его, наоборот, отключили.

Третья причина возникновения проблем с данными, по нашему мнению, – плохая коммуникация между дата-сайентистами и лицами, принимающими решения. Даже при наличии самых лучших намерений результаты зачастую доносятся с искажениями. Лица, принимающие решения, не говорят на языке данных, потому что никто не удосужился их этому научить. Кроме того, специалисты по работе с данными далеко не всегда способны понятно объяснить те или иные вещи. Итак, существует пробел в общении.

Данные на рабочем месте

Ваши проблемы с данными, скорее всего, не грозят обрушением мировой экономики или неправильным предсказанием результатов следующих президентских выборов в США, но контекст этих историй имеет значение. Если недопонимание и ошибки в критическом мышлении случаются на глазах у всего мира, то, вероятно, это происходит на вашем рабочем месте. В большинстве случаев эти микросбои укрепляют культуру безграмотности в отношении данных.

Это происходило и на нашем рабочем месте и отчасти по нашей вине.

Сцена в зале заседаний

Поклонникам научной фантастики и приключенческих фильмов хорошо знакома такая сцена: герой сталкивается, казалось бы, с нерешаемой задачей, и мировые лидеры и ученые собираются вместе, чтобы обсудить ситуацию. Один из ученых, самый занудный среди всей группы, предлагает идею, используя непонятный жаргон, а генерал обрывает его, требуя «говорить по-человечески». После этого зритель получает некоторое объяснение того, что имелось в виду. Суть этого момента – преобразование критически важной для миссии информации в то, что способен понять не только наш герой, но и зритель.

Мы часто обсуждали этот сюжет в контексте нашей роли исследователей для федерального правительства. Почему? Потому что нам казалось, что ситуация никогда не разворачивалась таким образом. На ранних этапах нашей карьеры мы часто наблюдали нечто противоположное.

Мы представляли нашу работу людям, смотревшим на нас пустыми глазами, которые вяло кивали, а иногда почти засыпали. Мы наблюдали за тем, как сбитые с толку зрители воспринимали все, что мы говорили, без единого вопроса. Их либо впечатляло то, какими умными мы казались, либо им было скучно, потому что они ничего не понимали. Никто не просил повторить сказанное на понятном всем языке. Очень часто ситуация разворачивалась следующим образом:

Мы: «Проведя анализ бинарной переменной отклика методом контролируемого обучения с использованием множественной логистической регрессии, мы получили вневыборочную производительность со специфичностью 0,76 и несколько статистически значимых независимых переменных с использованием значений альфа равных 0,05».

Бизнес-профессионал: *неловкое молчание*

Мы: «Это понятно?»

Бизнес-профессионал: *снова тишина*

Мы: «Есть вопросы?»

Бизнес-профессионал: «В данный момент вопросов нет».

Внутренний монолог бизнес-профессионала: «О чем, черт возьми, они говорят?»

Увидев подобную сцену в кино, вы могли бы подумать: надо перемотать назад, возможно, я что-то упустил. Но в реальной жизни, когда принимаемые решения имеют огромное влияние на результат миссии, такое случается редко. Мы не перематываем. Мы не просим разъяснений.

Оглядываясь назад, мы понимаем, что наши презентации были слишком техническими. Отчасти причина заключалась в банальном упрямстве: до ипотечного кризиса технические детали чрезмерно упрощались; аналитиков