Почему - Саманта Клейнберг (2017)

Почему
Книга Почему полная версия читать онлайн бесплатно и без регистрации

Автор показывает, что такое причинно-следственная связь, поясняет, почему в ее определении мы часто ошибаемся, как можно принимать верные решения. Благодаря этой книге вы научитесь анализировать информацию, выявлять причинно-следственные связи, объединять прошлое, предсказывать будущее.
Книга будет интересна философам, аналитикам, экономистам, медикам, юристам, начинающим ученым.

Почему - Саманта Клейнберг читать онлайн бесплатно полную версию книги

Но, как обычно, это еще не конец. Скажем, мы обнаружили, что некое лекарство снимает головную боль за 30–60 минут. У Чарли болит голова, он принимает лекарство и через 62 минуты чувствует себя лучше. Помогло ли лекарство снять боль? Хотя 62 минуты выбиваются из известного нам временного окошка в 30–60 минут, вряд ли стоит жестко утверждать, что лекарство не сняло проблему, потому что временной паттерн не показывает идеального соответствия. Причина в том, что наши знания о действии препаратов от головной боли и опыте их применения делают неправдоподобной возможность того, что лекарство действует лишь в пределах тридцатиминутного окошка. То есть через 29 минут оно еще не действует, а по прошествии 30 минут сразу приобретает активность. Да, возможно, временное окно – первостепенный интервал, в рамках которого причина активна, но это не означает, что следствие не может случиться вне этого интервала; просто это менее вероятно. С другой стороны, лихорадка денге[327] может развиться внезапно, и, взяв за основу многолетние данные по инфицированию, мы можем выявить минимальные и максимальные инкубационные периоды, которые когда-либо наблюдались. В этом случае гораздо выше наша уверенность, что инфицирование нельзя вызвать контактом вне соответствующего временного паттерна.

Случай Чарли не совпадает в точности с предыдущим знанием, но все же совпадения достаточно, если мы намерены применять методы оценки объяснений с достаточной степенью гибкости: тогда скажем, что именно лекарство избавило его от головной боли. В то же время нужно уметь разбираться с ситуациями при менее гибких временных паттернах. Таким образом, обнаруживая типовые взаимоотношения, желательно уметь определить, что представляют собой временные окна – единственный интервал, когда может случиться следствие, или всего лишь промежутки, когда следствие наиболее вероятно. Определенная степень гибкости в этом случае также означает, что известные паттерны времени привязаны к соответствующим базовым знаниям. Если они получены на основе небольшого набора данных, то, возможно, необычно короткий инкубационный период не был принят в расчет. Или измерения проводились так редко, что первый врачебный контроль был два дня спустя и из-за отрывистости сведений мы не в состоянии узнать, могло ли заболевание развиться в самый первый день.

Возможно, не имеет смысла строго придерживаться какого-то известного временного окна, если ошибочно наше знание о том, когда события произошли на токен-уровне. Если я скажу, что некое событие имело место неделю назад, степень вероятности будет такой же, как при сроке в 6, 7 или 8 дней. Точно так же «год назад» почти определенно не означает «точно 365 дней назад». Даже если мне известно, что одна вещь через год вызывает другую, жесткость в отношении временного окна не учитывает присущую сведениям неопределенность[328].

Объяснение с долей неопределенности

Одно из решений проблемы – ослабление связи между типом и токеном.

Поскольку мы понимаем, что наблюдаемое и известное могут не совпадать в точности из-за множества причин, попробуем включить эту неопределенность в объяснение. Головная боль, прошедшая через 29 минут, достовернее объясняется действием препарата, чем та же проблема, исчезнувшая через 290 минут после его приема.

Аналогично может быть некоторая неопределенность относительно случившегося события, и мы ею воспользуемся, чтобы дать более точные объяснения. Мы не знаем наверняка, что Чарли принимал парацетамол, однако видели рядом со стаканом воды открытую упаковку лекарства и воспользовались этой косвенной информацией для оценки вероятности того, что он действительно выпил препарат. Не станем вдаваться в детали, однако это суть метода – напрямую учесть неопределенность как первичной информации, так и знаний о токен-случаях[329].

Перейти
Наш сайт автоматически запоминает страницу, где вы остановились, вы можете продолжить чтение в любой момент
Оставить комментарий