(Не) делайте выводы: почему руководители принимают неправильные решения

Все мы слышали, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. Тем не менее, многие бизнес-лидеры, представители государственной власти и средств массовой информации по-прежнему делают причинно-следственные выводы, основываясь на обманчивых корреляциях. Но несмотря на то, что такие предположения часто бывают поверхностны и преувеличены, они используются как почва для принятия решений.

Примеров этому предостаточно. Рассмотрим недавнее исследование из области здравоохранения, цель которого — понять, может ли принятие ванн снижать риск сердечно-сосудистых заболеваний. Анализ данных показал, что люди, регулярно принимающие ванну, реже страдают сердечно-сосудистыми заболеваниями и инсультами. Авторы пришли к выводу, что полученные данные свидетельствуют о «благотворном воздействии» ванн. Однако вне контролируемого или естественного эксперимента, где субъекты исследования выбираются случайным образом и отсутствуют манипуляции с переменными, понять, является ли эта связь причинной, затруднительно. Так, вполне возможно, что люди, регулярно принимающие ванну, реже подвергаются стрессу и имеют больше свободного времени для отдыха, что может являться реальной причиной более низкого уровня сердечных заболеваний. Тем не менее сведения о полученных результатах разошлись в прессе под заголовками вроде: «Принимать ванну полезно не только для души, но и для сердца».

В результате большого количества исследований в области поведенческой экономики и психологии было выявлено несколько системных ошибок, которые мы совершаем при работе с данными. Мы склонны искать доказательства, подтверждающие уже имеющиеся у нас взгляды, и игнорировать данные, противоречащие нашим гипотезам. Также мы пренебрегаем важными аспектами сбора данных. В более широком смысле мы склонны фокусироваться на легкодоступных данных и пренебрегать пусть и критически важной, но отсутствующей информацией. Как отмечает Нобелевский лауреат Даниэль Канеман, у нас складывается впечатление, будто «кроме того, что мы видим, ничего и нет».

Вне зависимости от того, кто именно принимает решение — частное лицо, компания или правительство, — такой подход приводит к ошибкам и катастрофам, которых в ином случае можно было бы избежать. Мир все больше и больше полнится данными, нас регулярно засыпает все новыми фактами и цифрами. Пришло время научиться анализировать данные и правильно оценивать причинно-следственные связи. Для бизнес-лидеров и представителей власти этот навык становится все более значимым. Один из способов его приобрести — инициировать экспериментальную деятельность.

Как беспочвенные догадки сбивают с пути целые организации

В статье Washington Post 2020 года исследуется взаимосвязь между расходами на содержание полиции и уровнем преступности. В конце делается вывод: «Анализ расходов на содержание местной полиции и полиции штата за последние 60 лет… не выявил корреляции между данными расходами и уровнем преступности». Это может ввести в заблуждение. Важным драйвером расходов на содержание полиции является текущий уровень преступности, что создает классическую дилемму «курицы и яйца». Однако экспериментальные исследования показали, что увеличение количества полицейских ведет к снижению преступности.

По состоянию на 2013-й eBay тратил порядка $50 млн в год на рекламу в поисковых системах. Анализ, проведенный консультантами компании, показал, что в тех областях, где было показано больше рекламы, продажи были выше. Однако экономисты Том Блейк, Крис Носко и Стив Таделис настаивали на более критическом осмыслении причинно-следственной связи. Они проанализировали данные экспериментов, проведенных в естественных условиях, а также провели новое рандомизированное контролируемое исследование, и обнаружили, что несмотря на заверения маркетологов, рекламные объявления не сыграли практически никакой роли в увеличении продаж. Реклама была нацелена на людей, которые и без того собирались воспользоваться сайтом.