Среди множества статей про вирус и экономический кризис, споров и баталий, хотелось бы поговорить о том, как это можно фильтровать и как улучшить собственные скиллы.
— О ложной дихотомии — карантины vs экономика
— Настоящая цель моделей
— О fake news, attention span и memory holes
— Confirmation bias, или facts don't matter
— Кризис и кто его предсказал
— Skill stack
— Когнитивные искажения и loserthink
— О будущем
О ложной дихотомии — карантины vs экономика
Статьи выходят одна за одной по всему интернету, в том числе и на Хабре. Карантин нужен, пишут одни. Нет, не нужен, нам поможет коллективный иммунитет, утверждают другие. Третьи говорят, что ущерб экономике будет нанесен более значительный, чем от вируса.
Все эти мнения, как правило, пишутся умными и компетентными людьми. В комментариях разгораются нешуточные споры. Однако мало кто дает более широкий взгляд на ситуацию, рассматривая ее в нескольких переменных, а не формулируя в виде проблемы «карантин vs экономика».
Это весьма распространенная проблема, когда мощный интеллект, не имеющий определенной тренировки, формулирует проблему так, что она попадает под аксиому Эскобара.
На мой взгляд, следует добавить дополнительное измерение (время) и некоторые нюансы (задержка в реакции властями различных стран и неточность изначальных данных), и хронология становится более интересной, уходя от указанной двойственности.
- Талеб и ряд других авторов пишут в конце января о необходимости остановить воздушное сообщение с Китаем в силу больших неизвестных рисков
- Власти развитых стран игнорируют поступающие предупреждения
- Вирус распространяется по развитым странам и начинает наносить ущерб
- В условиях тумана и высокой неизвестности принимается в расчет худший вариант
- Власти вынуждены ввести единственное работающее средство, кроме вакцинации — карантин (потеря жизней в худшем варианте — это смерть для их карьер, и, возможно, большой удар по экономикам от страха и потерянных жизней)
- Туман рассеивается, становится виден экономический ущерб
- Идет поиск новой нормальности (до вакцины или лекарств), A/B тестирования разных подходов в странах
Настоящая цель моделей
Конечно, можно возразить, что с самого начала можно было понять, что вирус не так смертелен (хотя и очень заразен). Впрочем, это еще предстоит выяснить ученым, но пока поговорим о моделях.
Вне всякого сомнения, у моделей множества целей и широкие сферы применения. Хочу поговорить о моделях, которые презентовались широкой публике в различных странах экспертами.
В одних странах речь шла о том, что не следует принимать карантинов. В других были ужасные цифры, которые нагоняли страх на властей и население, и привели к жестким ограничительным мерам.
Уже это должно бы было заставить задуматься многих людей, что модели не предсказывают будущего. Кто мог бы это делать (и кто может) — тот бы зарабатывал на этом баснословное состояние, как Биф на том альманахе.
Многие, кто готовил презентации или модели и занимался этим, зарабатывая себе на жизнь, знает, что в широкой неопределенности можно подгонять показатели под тот или иной сценарий. Потому что будущего нет, оно содержит слишком много переменных, чтобы быть детерминированным. Но, конечно, какое-то представление моделирование дает.
Тут нужно заметить, что системы с обратными связями и коррекцией в реальном времени, работающие на основе неких моделей — это системы мониторинга, и они имеют гораздо большую предсказательную силу. Но речь не о них, а о тех самых экспонентах и графиках, которые мы видели повсюду.
Итак, можно сказать, что модели несут в руках публичных экспертов по эпидемиологии следующие две задачи
1. Убеждение лидеров и населения в необходимости действовать
2. Дают оценку в широких диапазонах грядущих проблем.
Причем первостепенна именно первая. Persuasion — убеждение — важнейшая задача любого бюрократа и эксперта. Просто опираться на свой авторитет — работает плохо.
А показать картинку со страшными цифрами и побудить лидера и население действовать — как видим, работает отлично.
При этом эксперты опираются на свой опыт, и, в среднем, оказываются чаще правы, чем нет. Но убедить широкую публику помогают именно модели. Как и инвесторов — выделить средства. Босса — утвердить проект.
Кстати, после страшных картинок про сотни тысяч смертей и после принятия жестких мер, Фаучи (один из экспертов в США в команде по борьбе с вирусом) практически прямо так и сказал
Fauci said he personally remains skeptical about models because they're “only as good as the assumptions you put into the model.”.
Здесь можно отдельно сказать про климатические модели, где наблюдается схожая ситуация. Модели используются, как средство убеждения публики и лидеров, потому что выключают экспертов и их личность из обсуждения, создавая иллюзию объективности будущего.
Это — один из многих примеров проблемы, о которой речь пойдет ниже, когда даже мощные умы, не имея навыков и опыта в определенной области, совершают ошибки в . Просто потому, что никогда не развивали в себе это (но вполне могут).
О fake news, attention span и memory holes
Многие люди получают информацию из СМИ — ТВ, Ютуб-каналы, блоги, сетевые издания, Телеграм-каналы.
К сожалению, судя по всему, мало кто задумывается, что в современное время большинство источников информации
— имеют спонсоров и владельцев, преследующих определенные цели
— являются коммерческими организациями, направленными на извлечение выгоды и победу над конкурентами
— имеют bias, так как ими руководят люди, набирающие кадры по определенному принципу.
При этом, когда-то, как говорят историки, были люди, которые поставляли информацию в максимально объективном виде, а конкуренция шла за факты (гуглите «Walter Cronkite» или «New York Times Paper of Record»).
Но сегодня, когда у каждого смартфон, а соцсети позволяют тиражировать информацию мгновенно, и количество игроков возросло в миллионы раз, ситуация изменилась.
Более того, с развитием A/B тестирования в реальном времени и AI, изучения человеческого , технологии влияния на мнения людей шагнули очень далеко вперед (в маркетинговых целях), что, разумеется, тоже нашло отражение в новостном бизнесе.
При этом, с ростом обилия информации, у людей уменьшилась концентрация (вспомним tl;dr) и ярко проявилась особенность забывать прошлые события, не сравнивать их с тем, что происходит сейчас. Может, оно всегда так было, просто стало сильно заметно — это к социологам.
Однако многие люди, по-прежнему, мыслят и живут в старой реальности. В ней новостные передачи или ютуб-каналы — это организации, сообщающие факты.
К сожалению, это не так. На примере тех же США — вот либеральные СМИ, которые преуменьшали опасность текущего вируса.
А вот подборка ведущих с Fox News, делавших то же самое.
И в либеральных СМИ были единичные ведущие, которые предупреждали об опасности. И на Fox News был Такер Карлсон, который предупреждал об этом.
Сейчас же стороны приняли реальность (они on the same page, как говорят в США), и перешли к политизации вопроса и blame game — указывают пальцами друг на друга, ищут косяки у команды оппонента (и тщательно молчат про свои), и делают себе рейтинги и набивают политические очки.
Америка вообще очень интересна в этом плане, там население живет в своих пузырях, каждый из которых считает свой пузырь реальностью, а чужие — выдумкой.
Тема эта очень глубокая, и раскрыть ее сложно. Как вы догадались, именно СМИ играют решающую роль в создании настроения у населения — в том числе, у пользователей интернета. Тут можно дать только один совет — или не смотрите ничего, или смотрите максимальное количество источников, чтобы минимизировать их bias суперпозицией. Делать фактчекинг каждого новостного повода, к сожалению, в силу ряда особенностей (была статья про SEO и Гугл, уничтоживших инет, на Хабре недавно) экономически одному человеку очень невыгодно, при наличии других видов деятельности.
Про то, как изменилась модели СМИ в эпоху интернета и социальных сетей, есть отличная книга Matt Taibbi «Hate, Inc» (на английском).
Добавлю в этом разделе лишь два момента.
Первое, а правда ли, что именно СМИ формируют мнение населения (сюда входят и ютуб-каналы, и opinion makers, и звезды), а не наоборот. Разумеется, в каких-то случаях население само видит картину на земле и отличия от несущейся из утюгов информации, и делает соответствующие выводы.
Но, как правило, именно СМИ задают тон. Проверяется экспериментом. Происходит событие, к которому у населения в силу забывчивости нет устоявшегося мнения (например, арест Ассанжа). И первоначально реакции в интернете и среди знакомых американцев непонятные. Затем СМИ определяются и выдают картину — либеральные СМИ мочат Ассанжа за слив Клинтон, а Фокс Ньюс хвалит (хотя еще 10 лет, когда Ассанж мочил Буша, либеральные СМИ его хвалили, а Фокс ругал). И люди незамедлительно начинают повторять то, что сообщили влиятельные ютуб-персоналии, телеведущие, а также газеты.
Второе — это происходит не только в США, а по всему миру, где у властей и частных лиц с капиталом есть интерес в формировании мнения населения. Выводы делайте сами.
Confirmation bias, или facts don't matter
Тут сразу начну с экономического ущерба, который наносит данная проблема. Мне кажется, холивары, политические споры и просто горячие обсуждения съедают значительную долю рабочего и свободного времени у людей сегодня.
И, как многие умные люди с Хабра могли заметить, мало того, что аргументы в виде цифр и фактов не убеждают противников — они генерируют лишь новый поток аргументов и фактов (в лучшем случае) или переходы на личность, атаку на источник и так далее (в худшем), а не прекращают спор.
Дело в том, что существует когнитивное искажение, которое заставляет людей подбирать факты под свои убеждения, и отвергать те, которые не ложатся в картину мира в голове.
Также следует добавить, что люди путают картину в их голове с объективной реальностью (не разделяют эти два понятия), что тоже приводит к спорам (думают, что заблуждается другой человек, а не они сами).
Тут лично моя позиция — спорить с людьми, не демонстрирующими готовность адаптировать свое мнение — это пустая трата времени. Особенно, если сам автор не готов менять свое мнение и прислушаться к аргументам (которые могут больно колоть глаза, но заставлять задуматься), а ловит себя на мысли после 10 выдохов, что просто хочется поучаствовать в классическом «в интернете кто-то не прав».
Следует помнить, что не все обладают интеллектом, сравнимым с вашим, а ваше время стоит дорого.
Кризис и кто его предсказал
В англоязычном Твиттере, пока шли баталии про Иран, потом про импичмент Трампа, о грядущих проблемах с вирусом и необходимости резко действовать в конце января заявили следующие люди (делюсь своим списком, разумеется, наверняка есть еще люди, которые оказались правы — прошу накидать в комментарии).
Нассим Талеб
twitter.com/nntaleb
Balaji S. Srinivasan
twitter.com/balajis
Naval Ravikant
twitter.com/naval
Scott Adams
twitter.com/ScottAdamsSays
Mike Cernovich
twitter.com/cernovich
Jack Posobiec
twitter.com/JackPosobiec
Skill stack
Что объединяет людей из прошлого раздела?
Все они имеют навыки работы в различных сферах, добились в них успеха, и обладают весьма мощным интеллектом (а также, зачастую, денежным состоянием). Полезно сравнивать источники информации по простому принципу — если они делают публичные предсказания, которые сбываются, или же раскрывают какую-то громкую новостную историю раньше, чем ее поймает мейнстрим, на несколько недель (или даже лет).
Все это ложится в одну интересную концепцию — когда вы не являетесь экспертом в одном на мировом уровне, но достаточно хороши в ряде сфер, и ваши скиллы комплементарны.
К примеру, Скотт Адамс — он имел опыт
— работы в офисе (клерком в банке, затем менеджером, аналитиком)
— интернета (был программистом)
— умел немного рисовать.
Используя свой опыт в офисной жизни, а также обратную связь от читателей (первоначально Дилберт был не про офис), он сделал комикс про офисную жизнь мировым брендом, и заработал на этом состояние.
Идея skill stack, таким образом, состоит в том, чтобы брать ваши текущие навыки (достаточно хорошие, чтобы вы могли заработать этим деньги), и добавлять сверху дополнительные, которые их усиливают. До тех пор, пока комбинация не станет уникальной и позволит вам создать продукт или услугу, которую нельзя скопировать, и на этом можно заработать деньги (или добиться известности, зависит от ваших целей).
Об этом же рассказывает и Naval Ravikant (автор angellist, тоже долларовый миллионер).
Вот иллюстрация на небольшом примере о важности фильтрации информации и наличия навыков в различных сферах, которая связывает воедино почти все предыдущие разделы.
Неделю назад по англоязычному твиттеру начала ходить картинка (визуализация, которая, как вы помните из предыдущих разделов, обладает высокой степенью убеждения), на которой якобы был показан спад заболеваний пневмонии, и делался вывод — мол, наблюдаемые ныне проблемы с вирусом — это просто другой диагноз.
Скотт Адамс (автор комикса Дилберт, человек со MBA, многолетним опытом работы в банках, опытом работы программистом и тд) сразу заметил, и предположил, что это фейк.
twitter.com/ScottAdamsSays/status/1247522564210978817
А дальше инженер, data scientist, разработчик, обладающий разносторонним опытом и скиллами, в том числе в данной сфере, сделал визуализацию, которая объясняла, почему это фейк
twitter.com/TylerMorganMe/status/1247706877145776129
и вновь вышедшие данные CDC подтвердили это
twitter.com/TylerMorganMe/status/1249152020931661826
Когнитивные искажения и loserthink
Почти все мы слышим про когнитивные искажения очень часто в нашей жизни.
Я давно интересуюсь этой темой, и интересовался с разных сторон (природа работы , различные основы психологии, практические навыки по оптимизации своих привычек в области управления и тайм-менеджмента) — можно посмотреть по давним постам на Хабре.
Недавно открыл для себя то, что изложил выше, и решил поделиться найденным с Хабром. Всегда думал, как бы найти какую-то книгу или курс лекций, который бы позволял развивать навыки . Но при этом с максимальной плотностью информации и минимумом воды, с направленностью на практику. Черпал идеи и практики в автобиографиях известных людей, рассказах об ошибках на Хабре и на западе от бизнесменов, в интервью на Ютубе от знаменитых людей, и даже в сарказме Карлина.
Так случилось, что Скотт Адамс выпустил такую книгу. Она называется Loserthink. Там рассказывается о том, как мыслят люди различных профессий, и какие типовые ошибки совершают. Книгу не рекламирую, так как она на английском языке, и реклама запрещена Хабром.
Если вы знаете аналогичные книги, где бы были изложены типовые ошибки и как их избежать, прошу поделиться в комментариях.
Примеры из книги
1. Сравнение сложных систем по одной переменной
Люди сравнивают страны в настоящее время по одному параметру, в том время, как в них отличаются условия, и на результаты влияют множество изменяющихся параметров
2. Отсутствие воображения и mindreading
Когда в новостях или постах какой-то автор, указывая на действие, совершенное каким-то человеком, говорит «он так сделал только потому, что думал плохо о медицинских экспертах».
В данном случае
— автор делает вид, что залезает другому человеку в голову, делая вывод, что он может читать его мысли (спойлер: нет, не может)
— автор делает вывод, что есть только одна причина, почему другой человек поступил именно таким образом
3. Word-thinking
Когда оппоненты в процессе спора, вместо опоры на факты и цифры, переходят к переопределению слов (то самое «сначала договоримся об определениях»)
4. Halfpinions
Когда политики и просто известные люди заявляют о какой-то проблеме и предлагают решение, обрисовывая перспективы и не говоря о цене. И наоборот, когда говорят о том, что делать это не нужно, и указывают на минусы, но опускают из разговора плюсы. В общем, не представляют публике cost/benefit анализ
5. Неверное сравнение
Это целый раздел, и там приводится пример, как инженеры и экономисты чаще верно сравнивают различные сущности, за счет выделения переменных и представления всего круга возможностей. Но и они могут допустить ошибки, в силу профессиональной заинтересованности или отсутствия опыта в других сферах.
Как пример — риск климата. Как вы уже знаете, модели — это средство убеждения и оценка размера проблема, но не будущее.
И некоторые экономисты говорили, что рисков у планеты много, и ухать все ресурсы на решение одной, не думая о других — не есть самое оптимальное решение. На данный момент, как можно убедиться, такие экономисты оказались правы. Правда, они были в меньшинстве, к сожалению.
О будущем
Надеюсь, данная статья приоткроет двери тем, кто никогда не интересовался данной проблематикой, при том, что обладает, вне всякого сомнения, сильными умственными способностями.
Тем же, кто движется в направлении, схожим с моим, надеюсь, что-то интересное и полезное удалось почерпнуть для себя.
Кто же продвинулся гораздо дальше на данном пути — буду рад критике и замечаниям, советам и любой полезной информации.
Выражаю надежду, что в будущем изучения навыков фильтрации информации и совершенствования будет более широко распространенным, и время, сэкономленное в спорах, человечество сможет потратить на решение более насущных задач, и затем приступить к новым, грандиозным свершениям — новым источникам энергии, к примеру, или освоению Марса.
The best is yet to come.
Автор: Cord
