«Большая маленькая ложь?»

Все знают, что «есть ложь, большая ложь, а есть статистика». И сколько же раз я слышал эти слова в свой адрес от тех, с кем впервые говорил про статистические исследования и про их важность. Давайте разбираться, где ложь, а где манипуляция.

К сожалению, стоит признать, что  цитируемое суждение имеет под собой основание. И этот имидж сложился не без участия самих же исследовательских компаний. Но сначала важное заявление: статистика — это наука! С огромным количеством законов, правил и формул, основой которых являются законы математики. Поэтому статистика – это не просто наука, а это точная наука. Однако часто мелкие и не очень компании, настроенные на получение сиюминутной выгоды готовы «нарисовать» нужный результат. Конечно, когда умысел раскрывается, страдает их имидж. Но такие компании действуют по принципу «пока живут на свете дураки, обманывать нам стало быть с руки». И таких недобросовестных, с позволения сказать «исследователей», я встречал регулярно во многих странах. А работать мне пришлось не только в России, но и в Индии, и в Китае, и в Бразилии. И кстати, европейские страны не исключение: в Германии и Франции мне также приходилось встречать таких «исследователей».

Это первая причина, почему люди часто не верят статистике.

Вторую причину недоверия можно проиллюстрировать такими выражениями: «средняя температура по больнице» или «богатые едят мясо, бедные — капусту, но в среднем все едят голубцы.» И в этом заключается базовый инструмент манипуляции данными. Это не банальный обман, о котором речь шла выше, а именно манипуляция: когда для того, чтобы ввести нужный результат, исследователи используют ограниченные выборки или слабую репрезентативность.

Приведу конкретный пример, не называя по понятным причинам имен и действующих лиц. Увидел однажды рекламу, которая гласила, что бренд X стал «номер один» среди шинных брендов. Это меня удивило, так эта марка шин едва была известна даже узкому кругу специалистов. Оказалось, маркетологи компании придумали, как можно повернуть исследования так, чтобы подогнать их результаты под нужную формулировку. Оказывается, что бренд Х стал «номер один» в рейтинге по количеству «лайков» в одной определенной соцсети в один определенный день. Бинго! Бренд «номер 1», и комар носа не подточит! И именно эту формулировку маркетологи использовали для продвижения марки. За креативность маркетологам – пятерку. Но их вклад в статистику явно отрицательный.

Статистика в умелых руках профессионала — это мощное оружие для манипуляций, которое, кстати, в полной мере использовалось во время последних президентских выборов в США. Результаты многочисленных опросов были направлены не на то, чтобы предоставить объективную и точную статистическую информацию о положении дел, а на то, чтобы склонить чашу весов в нужную сторону. Эта манипуляция из серии, если сто раз на каждом углу сказать неправду, то она станет правдой.

Но если абстрагироваться от «темной стороны» статистики, стоит помнить, что это — точное знание, основанное на математике. Оно оперирует формулами и законами естественных наук. И чтобы не дать себя обмануть, надо знать, на какие нюансы необходимо обратить внимание при чтении статистики.

В любом исследовании должна быть примерно такая формулировка: «Данное исследование основано на…». Потому что серьезное исследование без автора(ов) и источника быть не может. В СМИ часто можно видеть публикации исследований без ссылок на первоисточник. Это категорически неверный подход и дает повод усомниться в профессионализме таких изданий. Обязательно нужно ставить ссылку на источник для того, чтобы тот, кто читает статистику, имел возможность уточнить всю информацию, важную для правильного понимания исследования.

Итак, друзья, статистика может стать инструментом для манипулирования. Не дайте себя обмануть, обращайте внимание на источник данных и доверяйте только надежным источникам.

Далее мы поговорим о том, почему нужно знать, что такое репрезентативность и квоты, чтобы отличать ложь от правдивой статистики