Как BigData плодит ложные закономерности

При работе с BigData стоит учитывать, что какая-то часть выявляемых закономерностей являются ошибочными. Чтобы лучше находить эти недостоверные зависимости, лучше всего отталкиваться от того, какими они бывают.

Есть такая занятная книга "Ложные корреляции". В ней указываются забавные и при этом однозначные зависимости между различными данными. Например, между потреблением моцареллы и числом докторских степеней. Или между количеством фильмов с Николасом Кейджем и числом утонувших в бассейне.

Эти совпадения - просто отражение новой реальности. Данных становится так много, что какие-то показывают наличие статистически достоверной закономерности между абсолютно независимыми событиями.

Например, нейрогенетика с шумом и помпой недавно выявила гены, отвечающие за шизофрению и гениальность, чтобы позже тихо признаться, что это было только случайное совпадение.

Когда бизнес начинает работать с BigData, данных становится всё больше, оттого чаще начинают проявляться неожиданные зависимости, по факту оказывающиеся просто случайными совпадениями. Тем проще при моделировании бизнеса ошибиться и учесть те факторы, которые на бизнес не влияют. Например, решить, что объём производства мёда в США прямо пропорционально влияет на число разводов в Южной Каролине.

В Швеции есть традиция: если аист заводит у тебя на доме гнездо, за ним полагается ухаживать. Об этом шведы вели статистику 73 года подряд, пока кому-то не пришло в голову в шутку сравнить эти данные с рождаемостью.

Анализ показал, что имеется однозначная зависимость.

Исследователи нашли этому казусу вполне разумное обоснование. Оказалось, что на статистику по аистам и рождаемости оказывает сильнейшее влияние изменение экологической обстановки и уровня жизни населения. Шведы стали лучше жить, транспорт стал намного доступнее, потому молодые семьи активно перебирались в уютные и спокойные дома в пригородах городов, на крышах которых и появлялось всё больше и больше аистов.

Этот случай описывает второй тип ложных закономерностей: когда зависимость двух данных вызвана влиянием на них какого-то третьего.

Я не говорю, что такие закономерности следует избегать при прогнозировании, наоборот. Главное: не делать вывод, что аисты приносят детей.

В попытках лучше понять мир люди делают очень странные исследования. Так, американские учёные положили лосося в томограф, показывали ему фотографии людей и фиксировали активность его головного и спинного мозга. Рыба не просто реагировала на фотографии, но и практически правильно оценивала эмоции людей.

Что было особенно удивительно, так как лосось был мёртвый.

Выяснилось, что на результаты исследования повлияла собственная деятельность томографа.

Случай показывает, как результаты анализа искажаются из-за погрешностей в методике, качества сбора информации или даже инструмента анализа.

Вот и получаются ложные зависимости третьего рода - вызванные ошибками в инструментарии.

Как с этим бороться? Да как и раньше. Проверять и перепроверять.

В изучении BigData остерегайтесь следующих трёх типов ложных закономерностей:

Если статья понравилась, а тема управления и финансов, менеджмента и манежмента, успешных и провальных кейсов в реальном бизнесе вам интересна, подписывайтесь на мой телеграм-канал "Тру финансы".