Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных - [2]
Корь – коварное заболевание, распространяющееся незаметно, поскольку симптомы проявляются лишь через несколько недель после инфицирования. Болезнь поражает организм намного раньше, чем обнаруживаются ее признаки.
Это не означает, что корь нельзя предотвратить. Простая вакцинация способна иммунизировать организм, эффективно снижая риск заражения. И, действительно, национальные программы вакцинации, подобные тем, которые проводились в Соединенных Штатах, доказали свой успех. В результате большинство родителей в странах, где осуществляются такие программы, никогда не видели и тем более не испытывали на себе ужасных последствий этого заболевания.
Именно поэтому, когда родителям рекомендуют делать детям прививку от кори – заболевания, которого они и в глаза не видели, которым не болели ни их друзья, ни соседи и которое Центр по контролю и профилактике заболеваний признал неэндемичным для Соединенных Штатов, – они принимают такой совет с изрядной долей скепсиса.
Вакцинировать от того, чего вроде бы нет? Это то же самое, что использовать слоновий порошок.
Правда, в отличие от слонов, риск заражения все-таки существует, причем такой же реальный, как и раньше. Просто информация и данные, которые нужны родителям для принятия решений, отсутствуют, и риски становятся неочевидными.
Для многочисленных видов отсутствующих данных я использую обобщающий термин «темные данные». Темные данные скрыты от нас, и этот факт означает, что мы рискуем недооценить опасность, сделать неправильный вывод и принять неверное решение. Иначе говоря, наше неведение становится причиной ошибок.
Понятие «темные данные» возникло из аналогии с другим, физическим, термином – темной материей. Около 27 % Вселенной состоит из этого таинственного вещества, которое не взаимодействует со светом или каким-либо другим электромагнитным излучением и потому остается невидимым. Поскольку темная материя не видна, когда-то астрономы не подозревали о ее существовании. Но затем наблюдения за вращением галактик показали, что звезды более удаленные от центра движутся ничуть не медленнее звезд, расположенных ближе к центру галактики, что противоречит нашему пониманию гравитации. Эта аномалия вращения галактик на сегодняшний день объясняется предположением, что галактики имеют более значительную массу, чем та, о которой мы можем судить по звездам и другим видимым в телескопы объектам. Поскольку эта дополнительная масса не видна, ее назвали темной материей. И она может быть весьма значительной: согласно оценкам, наша галактика Млечный Путь содержит в 10 раз больше темной материи, чем обычной.
Темные данные ведут себя аналогично темной материи: мы не видим их, они не обнаруживаются, но все же способны оказывать существенное влияние на наши выводы, решения и действия. И, как я покажу на дальнейших примерах, если не осознать саму вероятность существования чего-то неизвестного, то последствия такой слепоты могут быть катастрофическими и даже фатальными.
Цель этой книги – исследовать, как и почему возникают темные данные. Мы рассмотрим различные виды темных данных, проследим, что приводит к их появлению, и выясним, как не допустить этого. Мы разберемся с тем, какие меры имеет смысл предпринимать, когда становится ясно, что темные данные все же имеются. А еще мы посмотрим, как этими данными, несмотря на их отсутствие, можно воспользоваться. Хотя это кажется странным, даже парадоксальным, но мы можем обернуть наше незнание себе во благо, учась принимать более правильные решения и повышая эффективность своих действий. На практике разумное использование неизвестности означает более крепкое здоровье, дополнительные деньги и меньшие риски. Я вовсе не имею в виду сокрытие информации от других (хотя, как мы увидим, намеренно скрытые сведения – это весьма распространенный вид темных данных). Речь идет о гораздо более тонких методах, которые могут стать выгодными для всех.
Темные данные принимают различные формы, возникают по разным причинам, и эта книга среди прочего содержит классификацию типов темных данных, обозначаемых как DD-тип x. Всего я насчитал 15 таких DD-типов, но не берусь утверждать, что эта классификация является исчерпывающей. Учитывая большое разнообразие причин, по которым возникают темные данные, не исключено, что полная классификация просто невозможна. Более того, многие образцы темных данных соединяют в себе несколько DD-типов – они могут действовать независимо друг от друга, а могут проявлять некое подобие синергии, усиливая негативный эффект. Но, несмотря на это, обладание информацией о DD-типах и изучение темных данных на конкретных примерах помогает вовремя выявить проблему и защититься от возможных угроз. Список DD-типов, упорядоченных по сходству, вы найдете в конце этой главы, а в главе 10 я опишу их более подробно. В книге есть указания на то, где можно встретить примеры того или иного
