О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные - Ким Хо

Эмили сосредоточила свои усилия на поиске ответа на этот вопрос. Если практикующие бесконтактный массаж действительно способны делать то, что обещают, то они должны хотя бы чувствовать «энергетическое поле» пациента. Если они на это не способны, тогда медицинская ценность этого способа лечения по меньшей мере сомнительна. Таким образом, если процент правильно выявленных бесконтактным массажистом «энергетических полей» окажется существенно выше уровня, объясняемого случайностью, то заявления о преимуществах этого вида лечения имеют под собой основание.

Изучив газетные объявления и другие источники информации, Эмили обнаружила 25 физиотерапевтов, практикующих бесконтактный массаж в северо-западном Колорадо; двадцать один из них согласился участвовать в эксперименте. Потенциальных участников предупредили, что исследование будет представлено на ярмарке научных проектов школьников. Во время тестирования физиотерапевт располагал руки ладонями вверх на плоской поверхности, примерно в 25–30 сантиметрах друг от друга. Чтобы тестируемый не видел своих рук, перед его лицом размещался овальный непрозрачный экран с вырезами у основания; к экрану крепилось полотенце, покрывавшее его руки. Эмили подбрасывала монетку, чтобы определить, какая рука будет целевой (этот метод известен как рандомизированное распределение по группам в количественном эксперименте). Затем она протягивала правую руку ладонью вниз в восьми-десяти сантиметрах над целью и говорила «Готово!». После этого физиотерапевт говорил, какая его рука находится ближе к руке Эмили. Этот тест повторялся 280 раз при участии 21 физиотерапевта.

Хотя все участники утверждали, что они способны почувствовать руку пациента, лишь в 122 случаях (44 процента) из 280 они правильно ответили на поставленный вопрос. Это даже хуже, чем если бы они отвечали на вопрос просто наугад (см. сайт этой книги), ведь в таком случае процент угаданных правильно ответов составил бы около 50. Эмили сделала вывод, что физиотерапевты не смогли подтвердить наиболее важный навык БМ, что говорит о беспочвенности их заявлений. Дальнейшее использование БМ в медицинских целях, таким образом, неоправданно. В апреле 1998 года одиннадцатилетняя Эмили (учась в шестом классе) опубликовала результаты эксперимента в JAMA. Редактор журнала Джордж Лундберг сказал, что эксперты по статистике были восхищены простотой эксперимента и очевидностью его результатов[88]. Эмили была занесена в Книгу рекордов Гиннесса как самый молодой автор исследования, опубликованного в ведущем научном журнале.

Эмили отнюдь не гений и не вундеркинд; просто она обладает здравым смыслом и ясным количественным мышлением. Наиболее ценный навык квалифицированного количественного аналитика – это умение извлекать информацию из баз данных, что зависит совсем не от математической подготовки, а от количественного мышления. Первый шаг в этом направлении состоит в том, чтобы преодолеть страх перед числами и чувствовать себя комфортно в цифровой среде. Вы можете быть уверенными, что необходимые познания в математике у вас наверняка есть или, в крайнем случае, их можно легко получить. Главная черта квалифицированного количественного аналитика – это умение обращаться с данными и не испытывать перед ними страха.

Даже если вы не демонстрировали особых математических успехов в школе, это никогда не поздно исправить. Кто сказал, что вы до конца жизни обречены плохо разбираться в числах? Если в школе вам не давалась математика, это не значит, что вы не можете ликвидировать этот пробел в дальнейшей карьере. Например, Ди-Джи Патил, придумавший термин «ученый по данным», чтобы описать свою роль в управлении аналитическими исследованиями в интернет-компании LinkedIn, в школьные годы немало пострадал от математики: «Впервые я завалил экзамен по математике в восьмом классе. То же самое периодически случалось в старших классах, поэтому пришлось подать заявку на повторный курс. Но и его я завалил, в результате чего с трудом получил аттестат о среднем образовании. Сразу в университетский колледж с такими баллами поступать было нельзя, поэтому пришлось пойти в местный колледж низшей ступени… Там я записался на курс по математике, благодаря чему смог перейти в университетский колледж. Там стало ясно, что я не понимаю ничего из того, что говорят преподаватели. Я учился в слишком слабом с точки зрения математической подготовки классе. Было очень стыдно, поэтому я пошел в библиотеку»[89].

Патил взял в библиотеке несколько книг и за одни выходные самостоятельно изучил школьный курс математики. В итоге он добился неплохих успехов и был принят в колледж университета в Сан-Диего, где окончил университетский курс математики за три года. Потом он получал степень PhD по прикладной математике в Мэрилендском университете.

Вначале он столкнулся с некоторыми трудностями. «Я получил образование в США, а конкурировать приходилось с русскими, израильтянами и корейцами. На первом экзамене я катастрофически провалился, получив, кажется, второй балл с конца списка. Самый низкий балл был у студента, не явившегося на экзамен». Зато на второй попытке наш герой набрал самые высокие баллы. Окончив докторантуру, Патил начал преподавать в Мэрилендском университете, одновременно занимаясь исследованиями по моделированию погоды. Ему пришлось поработать и на правительственные разведывательные организации. Финансирование в то время было ограниченным, и он уволился, перейдя работать в Skype, а затем в eBay. Потом он стал ведущим аналитиком в LinkedIn, где люди, занимающие эту должность, имеют огромное влияние на процесс разработки продуктов.

Сейчас Патил – «исследователь данных, проживающий по месту службы» (наверно, первый человек, чья должность носит такое название) в венчурной фирме Greylock Partners; он помогает клиентам компании решать проблемы с данными и аналитикой. Возможно, он представляет собой лучший пример человека со скрытыми математическими способностями.

В эру глобализации экономические и деловые термины мелькают в новостях каждый день. То же можно сказать о повседневных разговорах. Поскольку многие незнакомы с общеупотребительными понятиями и характеристиками, они просто пропускают их мимо ушей. Но если вы собираетесь стать количественным аналитиком, то вам придется запоминать их, записывать, а впоследствии пытаться при помощи Google найти их значение. Большой объем информации такого рода есть в Википедии; существуют онлайновые курсы и электронные учебники по многим предметам. Распечатайте результаты поиска и систематизируйте их в отдельный файл для последующего изучения. Это хороший способ учиться и с течением времени преодолеть страх перед числами. Вероятно, вы не поймете всего, что прочитаете, но тем не менее чему-то научитесь. Если проявлять упорство в течение хотя бы шести месяцев, то вы немало удивитесь, когда узнаете, что ваши коллеги считают вас весьма информированным человеком, особенно в том, что касается чисел.