Анализ информации и формирование убеждений

В этом посте я собрала основные приемы, которыми рекомендую пользоваться, чтобы не сформировать ложные убеждения.

Причем здесь вообще убеждения?

Если в первом видео я говорила о единичных выводах, например, при написании новостной заметки или эссе, то решения, принимаемые по поводу информации из раза в раз, уже можно считать убеждениями. Скажем, у вас есть какие-то убеждения по поводу ГМО, сортировки мусора и ЕГЭ. А откуда они взялись?

На то, как они формируются, оказывает влияние множество факторов, в том числе и случайных.

1. Источник

Первое, на что мы должны обращать внимание, это источник информации. Даже сейчас я пишу блог по своим знаниям и не привожу ссылки из научных журналов на каждое свое утверждение (как если бы сама писала в научный журнал), поэтому вы можете либо проверять каждое мое слово, либо положиться на меня как эксперта.

Видите подвох, да?

Естественно, мы не можем проверять все законы и утверждения, и поэтому на экспертов мы будем полагаться неизбежно. Однако, тут важно мудро их выбирать. Ведь ложной экспертностью могут воспользоваться недобросовестные ораторы. В частности, очень модно спрашивать мнение звёзд и спортсменов по какому-то вопросу, например, про семейные ценности и глобальное потепление.

Важно понимать, что их мнение ничем не лучше вашего, просто срабатывает эффект ореола, успешный человек, значит, и говорит правильно. Точно так же и в другую сторону, если автор вам неприятен, это не делает все его утверждения автоматически ложными.

Подробнее об экспертах я уже писала

2. Внимание

Замечали, что когда узнаете о какой-то вещи, начинаете повсюду ее замечать? Допустим, заинтересовались популяризацией науки, просматриваете ленту ВКонтакте, вокруг толпы, толпы научных журналистов! На самом деле нет)

Просто срабатывает наше селективное внимание.

Очень часто селективное внимание выручает — так быстрее найти то, что нам нужно, но в нем же и кроется подвох. При анализе информации мы склонны выборочно обращать внимание на факты, подтверждающие наше изначальное мнение. И когда противоположные мнения-фильтры сталкиваются, люди не понимают, как вообще можно было игнорировать «очевидное». Отсюда и холивары.

Внимание — вообще очень интересная штука, мы склонны переоценивать количество информации, которое осознаем.

*Профдеформация — моя магистерская работа была про восприятие подпороговых стимулов.

Обычно в этом месте приводят эксперимент с человеком в костюме гориллы и людьми, перебрасывающими мяч. Классический пример, но заезженный. Поэтому посмотрите лучше клевое видео из цикла Brain Games об ошибках внимания.

3. Вероятности

Сюда же относится и availability bias — если мы с чем-то сталкиваемся лично, то присваиваем этому большую вероятность. Как и с вниманием и восприятием экспертности, с оценкой вероятности у нас не очень. (Начинаешь задумываться, как вообще мир еще работает).

Про вероятность я писала , но хочу обратить внимание на еще одну вещь:

Сама по себе вероятность нами воспринимается плохо, а масштабы хорошо. Именно отсюда такая любовь к лотереям на миллионы с вероятностью выиграть так же 1 на миллион, и боязнь летать на самолетах против ездить на автомобилях — вероятность никто не смотрит, но масштабы оценивают.

4. Проценты

Однако, как бы мы не были слабы в вероятности, проценты мы очень любим. Этим можно воспользоваться, когда нужно скрыть недостаточность реальных цифр. Например, если специфичность лекарства к целевому органу очень мала по сравнению с предыдущим поколением, например 0.02 условных единиц к 0.01, то всегда можно сказать, что эффект увеличился в 2 раза! И, кстати, этот пост на 200% круче, чем предыдущий.

5. Определения

И снова к формулировкам.
Наверное, самым важным моментом при анализе информации будет понимание что вообще сказано. То есть значение слов. И это не так тривиально, как кажется. Банальный пример, «апофеоз» — если вы хотите сказать, что что-то является типичным проявлением, то это парагон, высшей точкой — апогей, а апофеоз — вообще восхваление. Иронически это слово было применено Верещагиным, с тех пор, наверное, и пошла путаница.

И помните, что, в сущности, если что-то называют каким-то словом, это не делает это истиной. Процитирую саму себя: «Определение — это слово, которое обозначает другие несколько слов».

Другими словами, если о явлении узнают что-то новое, то не нужно это отметать, потому что термин не подразумевает. Скорее, нужно поменять термин. Закончу более умной цитатой Блеза Паскаля «Понимайте значение слов, и мир будет избавлен от множества ошибок».

Вот такая информация для размышления.

Надеюсь, это поможет вам подходить к анализу данных критически:

  • обращать внимание на формулировки
  • трезво оценивать на цифры и проценты
  • внимательно относиться к экспертам и источникам

Это те инструменты, без которых само по себе наличие данных не несет никакой пользы.

Сейчас идет поклонение big data, сложным математическим моделям и впечатляющим интерактивным графикам. И хотя это тоже надо уметь (и мы поговорим о графиках на следующей неделе), я считаю, логика и понимание работы мозга гораздо важнее. Терабайты информации не помогают избежать кризиса или заблуждений, если неправильно к этой информации подойти.

Так что, как пишет Рольф Добелли, в следующий раз как встретите врага, завалите его информацией.

One comment

Добавить комментарий

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.