Domov Ikonomija 02. Februar 2018.

Bi sedli na letalo ob enoodstotni možnosti strmoglavljenja?

letalo
© Pexels
»Na svetu je več telefonov kot stranišč,« je bil eden od podatkov, ki jih je bilo mogoče slišati na Statističnem dnevu Statističnega urada RS. Spraševali so se o moči podatkov in moči napačnih podatkov. Je med njihovo milijardo podatkov tudi ta, da zdravnice umirajo mlade?

Moč podatkov je izjemna, o tem ni dvoma, a pogosto je moč napačnih podatkov še posebej silovita. Podatek, ki je morda napačen ali zgolj napačno interpretiran, se lahko zdi tako zanimiv, da z neverjetno hitrostjo zakroži med ljudmi. Kako to zajeziti? Na nekatere napačne podatke v javnosti opozarja statistični urad sam, a takšne primere izbirajo s pinceto, je povedala Karmen Hren, namestnica generalne direktorice statističnega urada. Predvsem se ne morejo odzvati na vse, poleg tega nočejo s popravljanjem napačnih podatkov, s katerimi pogosto »opletajo« politiki, izgubiti kredibilnost v javnosti, ki bi morda takšno ravnanje dojemala kot politično motivirano.

Primer dobre prakse

Ravnanje z neresničnimi, napačnimi, delno resničnimi ali napačno interpretiranimi podatki je žal pogosta praksa. Primer dobre prakse na tem področju je Danska. Njihova javna televizija že več let predvaja oddajo Detektor; njeni ustvarjalci spremljajo podatke, ki se pojavijo v javnosti, ter raziščejo njihovo pravilnost. V primeru napačnega ali lažnega podatka v oddaji razkrijejo resnico ter povabijo na pogovor o tem podatku osebo, ki je posredovala javnosti napačen podatek. To vsekakor dvigne raven javne razprave, saj javne osebnosti dvakrat premislijo, katere podatke bodo navedle, in ne tvegajo z nepreverjenimi podatki ali celo namernim zavajanjem, saj jih nastop v omenjeni oddaji ne veseli.

Naša socialna resničnost poskrbi, da pogosto kot resnične ali verjetne sprejmemo sumljive lažne trditve.

Tovrstni poskusi preverjanja dejstev (v času političnih kampanj se takšnih projektov čedalje pogosteje lotijo medijske hiše) so učinkoviti tudi zato, ker so zanimivi, za uporabnika privlačni in jim rad sledi. V nasprotnem (bolj pogostem) primeru namreč popravki napačnih podatkov kaj klavrno opravljajo svojo nalogo – običajno šokantni napačni podatki hitro zakrožijo med ljudmi in se jim vtisnejo v zavest, medtem ko popravka skoraj nihče ne opazi. Oziroma kot je Denis Oštir, urednik 24.ur.com (ki s februarjem odhaja na novo delovno mesto direktorja korporativnega komuniciranja v Gorenju), na omizju spomnil na znani rek Winstona Churchilla: »Laž je že na pol poti okrog sveta, še preden si resnica natakne hlače.«

statistika podatki | Author: Leon Vidic Leon Vidic

Zdravnice umirajo mlade?

Slavko Jerič, novinar in kolumnist na MMC RTV Slovenija, je opozoril na zanimiv primer statističnega podatka, ki zavaja. Velikokrat je navedel podatek iz članka Umrljivost zdravnikov v Sloveniji v letih 1985 do 1999, objavljenega leta 2000 v prilogi Zdravniškega vestnika. Po njem so mnogi povzeli trditev, da slovenske zdravnice umirajo mlade; povprečno naj bi umirale stare 65 let, torej skoraj dve desetletji pred njihovimi vrstnicami, ki so si izbrale druge poklice. Grozljivo, mar ne?

Slaba metodologija lahko prikaže grozljivo smrtnost gripe.

Katera ženska bi si sploh želela izbrati poklic, ki ti v povprečju skrajša življenje za dvajset let? Trditev je bila precej pogosto navajana, dokler ni dr. Maja Pohar Perme razkrila, da podatek ne drži. Avtorja članka sta namreč naredila metodološko napako, podatek pa je bil zaradi tega napačno interpretiran. V analizo je bilo zajetih 4148 zdravnic, od teh je bilo v trenutku raziskave 82 že pokojnih. Nato so izračunali mediano starosti že umrlih. Velika večina proučevanih zdravnic je bila torej še živa, mediano pa so računali le iz podatkov o starosti umrlih zdravnic ter tako prišli do podatka 65 let. A ta podatek je seveda nesmiseln. Dr. Maja Pohar Perme je slikovito ponazorila napako s primerom, ki dobro prikaže tovrstno napačno metodologijo: denimo, da bi proučevali smrtnost pri gripi. V proučevano skupino bi vzeli vse, ki so zboleli za gripo, in jih spremljali eno leto. V tem času bi nekateri izmed spremljanih umrli (iz kakršnegakoli razloga), velika večina pa bi jih bila še živih. Nato bi izmed tistih, ki so umrl, izračunali, kako dolgo po okužbi z gripo so še živeli. Glede na to, da bi bolnike spremljali eno leto in zanemarili vse, ki bi bili še živi, bi to pomenilo, da bi naš izračunani rezultat bil krajši od enega leta. Bi res lahko trdili, da to kaže na dejstvo, da po okužbi z gripo lahko pričakujemo le še nekaj mesecev življenja?

Kako se izogniti napačnim podatkom

Igor E. Bergant, novinar na RTV Slovenija, in Denis Oštir sta se na omizju strinjala, da je osnovni princip zdrava skepsa, za katero pa je treba imeti čim več znanja, da se nam določen podatek zazdi sumljiv, da ga znamo preveriti in da znamo tudi soditi o kredibilnosti virov. A kot je opozoril dr. Valentin Bucik – psiholog in profesor –, niso napačni le podatki in napaka ni nujno vedno pri viru oziroma pri tistem, ki posreduje informacijo, pač pa tudi v interpretaciji tistega, ki sprejema informacijo. Vsak si namreč interpretira podatke tudi skozi svoje znanje, izkušnje, predsodke in čustva (kar imenujemo socialna resničnost), zaradi česar lahko podatek v svoji zavesti popači.

1 milijardo podatkov na spletni strani ponuja uporabnikom Statistični urad RS.

Denis Oštir je opozoril, da mora biti vsaka skepsa do informacij zdrava, obstaja namreč tudi nezdrava skepsa pri mnogih, ki morda v vsem vidijo zaroto, hkrati pa slepo zaupajo nekaterim nekredibilnim virom. Na to, kako kljub dostopnosti podatkov in znanj naša socialna resničnost zlahka povzroči, da kot resnične ali verjetne sprejmemo sumljive, hitro preverljivo napačne ali lažne trditve, po Bucikovem mnenju kažejo številni primeri ljudi, ki nasedajo piramidnim igram, 'odličnim' naložbam, pri katerih je želja po koristih tako močna, da pri mnogih utiša zdravo skepso in zaradi želje, da bi bilo nekaj verjetno in resnično, kot tako sprejmejo sumljivo ponudbo, katere logika stoji na trhlih nogah.

surs statistika | Author: Tomi Lombar Tomi Lombar

Ne le podatki, pomembna je interpretacija

Osnova za vse sklepe so podatki, ki morajo biti resnični in pravilni. Slediti jim mora tudi interpretacija. Ta je lahko tudi napačna (namerno ali nenamerno), lahko pa le različna, ne da bi nujno ena interpretacija postavljala na laž drugo. Prav interpretacija in umeščanje podatkov v kontekst je po Oštirjevem mnenju osrednja naloga medijev, pa tudi iskanje poti, da podatki in interpretacije najdejo pot do ciljne publike. Ta je namreč nekdaj aktivno iskala informacije, zdaj pa se je svet spremenil. Publika išče le določene informacije, o vseh drugih pa domneva, da bo »naletela« nanje ob dnevnem bombardiranju z novicami z vseh strani. Vlogo medijev torej vidi v tem, da poskrbijo, da prave informacije pridejo do ljudi, ob tem pa jih postavijo tudi v pravi kontekst.

Igor E. Bergant je kot primer različne interpretacije istih podatkov navedel primer statistične igre, ki jo je leto dni vodil Slavko Jerič; zbral je 12 ljudi, ki so vso sezono napovedovali zmagovalce tekem v angleški nogometni ligi. Glede na predhodno poznavanje angleškega nogometa in zanimanje za tekmovanje jih je razvrstil v tri skupine: v poznavalce, občasne spremljevalce in tiste, ki o angleški nogometni ligi ne vedo (skoraj) nič. Preverjal je vpliv (pred)znanja na pravilno napovedovanje prihodnosti, igro pa poimenoval Črni labod – kot je zapisal – po istoimenski knjigi filozofa Nassima Nicholasa Taleba, ki je prepričan, da je današnji svet predvsem produkt velikih naključij, ki jih ni mogoče napovedati, a usodno spremenijo podobo sveta.

Izidi so bili zanimivi – predznanje je kaj malo vplivalo na pravilne napovedi. Igor E. Bergant se je – čeprav kot poznavalec – odrezal najslabše od vseh v prvih dveh skupinah, boljša od njega je bila tudi popolna nepoznavalka Severa Gjurin. A zanimivo – kljub številnim napačnim napovedim bi – če bi svoje napovedi sodelujoči vplačali na stavnicah – Igor E. Bergant slavil kot veliki zmagovalec, saj bi pospravil v žep daleč največji zaslužek.

Zanimivo, da prav na to opozarja Taleb, ki pravi: »Ni pomembno, kako pogosto imaš prav ali se motiš, pač pa – kakšna je pri tem nagrada ali kazen.« Pogosto se jezi nad pavšalnimi opisi verjetnosti. »Enoodstotna verjetnost ni vedno zanemarljivo majhna,« pravi. »Če znanstvena raziskava trdi, da je le odstotek možnosti, da so njeni izsledki napačni, je smiselno, da jih sprejmemo. Če bi imeli pred sabo letalo, ki ima en odstotek možnosti, da se med poletom zruši, to ni zanemarljivo malo! Na tako letalo menda ne bi sedli! (Poklicni piloti in stevardese pa tako ne bi bili dolgo med živimi.) Podobno, če bi imeli sto identičnih steklenic – v 99 je voda, v eni pa strup. Bi lagodno odprli steklenico in naredili požirek?«

Opozorilo Taleba in statističnega urada je podobno – s podatki je treba ravnati odgovorno, z interpretacijami previdno, predvsem pa moramo oboje dobro razumeti, če nočemo narediti več škode kot koristi.

Komentarji
Komentirajte

Za komentiranje se je potrebno prijaviti. Če še nimate uporabniškega računa, se lahko hitro in enostavno registrirate. Po registraciji se lahko vključite v razpravo.