habrahabr

Как нетренированные мозги разрушают мир в эпоху коронавируса

  • суббота, 18 апреля 2020 г. в 00:30:17
https://habr.com/ru/post/496998/
  • GTD
  • Научно-популярное
  • Мозг


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



Минутка заботы от НЛО


В мире официально объявлена пандемия COVID-19 — потенциально тяжёлой острой респираторной инфекции, вызываемой коронавирусом SARS-CoV-2 (2019-nCoV). На Хабре много информации по этой теме — всегда помните о том, что она может быть как достоверной/полезной, так и наоборот.

Мы призываем вас критично относиться к любой публикуемой информации


Официальные источники

Если вы проживаете не в России, обратитесь к аналогичным сайтам вашей страны.

Мойте руки, берегите близких, по возможности оставайтесь дома и работайте удалённо.

Читать публикации про: коронавирус | удалённую работу

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.

  1. Талеб и ряд других авторов пишут в конце января о необходимости остановить воздушное сообщение с Китаем в силу больших неизвестных рисков
  2. Власти развитых стран игнорируют поступающие предупреждения
  3. Вирус распространяется по развитым странам и начинает наносить ущерб
  4. В условиях тумана и высокой неизвестности принимается в расчет худший вариант
  5. 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)
  6. Туман рассеивается, становится виден экономический ущерб
  7. 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 мышлении. 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 Newspaper 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 мозга, 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.