5 K. Yamagishi. When a 12.86% Mortality Is More Dangerous Than 21.14%: Implications for Risk Communication, Applied Cognitive Psychology 11 (1997): 495–506 [https://doi.org/10.1002/(SICI)1099– 0720(199712)11:6<495::AID-ACP481>3.0.CO;2-J].
6 P. Bump. The Various Dishonesties in Rand Paul’s Cocaine-Quail Presentation, Washington Post, May 28, 2021 [https://www.washingtonpost.com/politics/2021/05/28/various-dishonesties-rand-pauls-cocaine-quail-presentation/]. Пол, очевидно, скопировал свою жалобу у сенатора Тома Коберна, который использовал ее, чтобы высмеять расточительные траты, когда грант еще действовал. Коберн записал сумму в 2012 году как 356 933 доллара со сноской «140», расположенной над цифрой в долларах. Пол или его сотрудники, очевидно, отнеслись к сноске как к десятичной системе счисления: Rand Paul’s half an hour rant on wasteful government programs, YouTube [https://www.youtube.com/watch?v=DsNDd29azGU&t=45s].
7 Часть текста для этого раздела взята из C. F. Chabris and D. J. Simons. Obama and the Oil Spill: In the Abstract, Huffington Post, November 17, 2011 [https://www.huffpost.com/entry/obama-and-the-oil-spill-i_b_619595].
8 Томас Эриксон. Кругом одни идиоты. 4 типа личности. Как найти подход к каждому из них. Бомбора, 2023; D. J. Pittenger. Cautionary Comments Regarding the Myers-Briggs Type Indicator, Consulting Psychology Journal: Practice and Research 57 (2005): 210–221 [https://doi.org/10.1037/1065-9293.57.3.210].
9 Исследование №5 в M. Thomas, D. H. Simon, and V. Kadiyali. The Price Precision Effect: Evidence from Laboratory and Market Data, Marketing Science 29 (2010): 175–190 [doi.org/10.1287/mksc.1090.0512]. В соответствии с этой идеей, когда люди оценивают количественные факты, присвоение им более круглого начального значения (больше конечных нулей) приводит к большей корректировке в сторону от начальной точки: C. Janiszewski and D. Uy. Precision of the Anchor Influences the Amount of Adjustment, Psychological Science 19 (2008): 121–127 [https://doi.org/10.1111/j.1467–9280.2008.02057.x].
10 История про 3,6 рентген: Сергей Плохий. Чернобыль. История ядерной катастрофы. Новое издательство, 2021. Один кусок кориума (побочный продукт расплавления) примерно за неделю превратился в одиннадцатитонный кусок радиоактивного материала, который теперь известен как «слоновья нога». Согласно отчету Дэвида Голденберга, первоначально он излучал более 10 000 рентген в час, чего было достаточно, чтобы убить человека, находящегося рядом с ним, за считаные минуты. Даже пятнадцать лет спустя он по-прежнему производил более 800 рентген в час. D. Goldenberg. The Famous Photo of Chernobyl’s Most Dangerous Radioactive Material Was a Selfie, Atlas Obscura, January 24, 2016 [https://www.atlasobscura.com/articles/elephants-foot-chernobyl].
11 Документы о британской ошибке: L. Kelion and R. Cuffe. Covid: Test Error Should Never Have Happened – Hancock, BBC News, October 5, 2020 [https://www.bbc.com/news/uk-54422505]. Обратите внимание, что люди, у которых был положительный результат теста, действительно узнали результаты анализов, но десятки тысяч людей не узнали о том, что они имели контакт с зараженным. Такого рода ошибки особенно вероятны при использовании более старой системы, которая была разработана, когда большие возможности или ограничения были непредвиденными или слишком дорогими. Исправление «ошибки Y2K», которая была вызвана тем, что старое программное обеспечение выделяло только две цифры вместо четырех для обозначения года в значении даты, обошлось правительствам и частным организациям только в Соединенных Штатах примерно в 100 миллиардов долларов. См.: R. Chandrasekaran. Y2K Repair Bill: $100 Billion, Washington Post, November 18, 1999 [https://www.washingtonpost.com/wp-srv/WPcap/1999-11/18/077r-111899-idx.html]. Крис Гроскопф создал отличное руководство с предупреждающими знаками о том, что в вашем наборе данных могут возникнуть проблемы подобного рода. См.: C. Groskopf. The Quartz Guide to Bad Data, Quartz, December 15, 2015 [https://qz.com/572338/the-quartz-guide-to-bad-data/]; the latest version is on Github [https://github.com/Quartz/bad-data-guide].
12 B. L. Fredrickson and M. F. Losada. Positive Affect and the Complex Dynamics of Human Flourishing, American Psychologist 60 (2005): 678–686 [https://doi.org/10.1037/0003-066X.60.7.678]; на данный момент эта статья цитировалась более 3700 раз.
13 Наши расчеты: если у вас в общей сложности 312 105 переживаний, из которых 232 105 положительных и 80 000 отрицательных, то соотношение положительных и отрицательных составляет 2,9013. Если один из этих 80 000 переключается с отрицательного значения на положительное, соотношение становится равным 2,90136, что округляется до 2,9014. Итак, чтобы знать, что «истинное» значение коэффициента равно 2,9013, а не 2,9014, вам нужно точно измерить и закодировать сотни тысяч опытов.
14 13 мая 2022 года Маск опубликовал сообщение [https://twitter.com/elonmusk/status/1525291586669531137]; Twitter Announces First Quarter 2022 Results, April 28, 2022 [https://s22.q4cdn.com/826641620/files/doc_financials/2022/q1/Final-Q1%e2%80%9922-earnings-release.pdf].
15 Есть несколько других проблем с предложенным Маском методом проверки распространенности ботов в Twitter. Он решил провести выборку подписчиков учетной записи @twitter, но это не обязательно является репрезентативным для всего набора учетных записей этого мессенджера. Например, в настоящее время никто из нас не подписан на @twitter, и мы понятия не имеем, с большей или меньшей вероятностью боты, чем люди, будут подписываться на него. Во-вторых, Маск предложил пропустить первую тысячу подписанных на @twitter аккаунтов, а затем проверить каждый десятый. Но даже после отсева первой тысячи подписчиков его выборка все равно будет склоняться к ранним пользователям Twitter. И выборка через регулярные промежутки времени не является случайной. Наконец, Маск предложил другим людям использовать его метод, а затем сравнить результаты. В принципе, всегда хорошо, когда независимые расследования приходят к одному и тому же выводу, – но применение точного рецепта Маска не приведет к независимому расследованию! Для заявленных им целей было бы лучше, если бы другие пользователи разработали отличные, но одинаково действенные независимые методы, а не копировали его. Добиться точности в социальных науках – а именно этим занимается Маск, пытаясь определить природу большой группы сущностей, действующих подобно людям, – не так просто, как иногда кажется.
16 M. Losada. The Complex Dynamics of High Performance Teams, Mathematical and Computer Modelling 30 (1999): 179–192 [https://doi.org/10.1016/S0895-7177(99)00189-2]. N. J. L. Brown, A. D. Sokal, and H. L. Friedman. The Complex Dynamics of Wishful Thinking: The Critical Positivity Ratio, American Psychologist 68 (2013): 801–813 [https://doi.org/10.1037/a0032850]. Эта критика показывает, как Лосада ненадлежащим образом применил уравнения Лоренца.
17 Уведомление Фредериксона об исправлении было опубликовано в American Psychologist в 2013-м [https://doi.org/10.1037/0003-066X.60.7.678]. Другие части документа не были отозваны, даже несмотря на то, что заключительное предложение аннотации основывалось на этой ошибочной модели.
18 Эта проблема репрезентативности аналогична той, с которой Маск столкнулся при попытке идентифицировать твиттер-ботов, но его выборка из ста аккаунтов была слишком мала, чтобы представить весь спектр пользователей.
19 Социологи могут даже делать разные выводы из одних и тех же данных опроса. Такие сайты, как FiveThirtyEight, которые сопоставляют прогнозы социологов, показывают, что результаты некоторых опросов неизменно склоняются в пользу республиканцев, в то время как другие склоняются в пользу демократов. Среди компетентных респондентов эти систематические различия, как