Искусство распознавать чушь. Как не дать ввести себя в заблуждение и принимать правильные решения - читать онлайн книгу. Автор: Джон В. Петрочелли cтр.№ 29

Социальные ожидания: Знать все

Скрытое давление со стороны общества, которое побуждает нас иметь мнение по каждому вопросу, высказывать его, даже если это полная чушь. Мы ожидаем, что автомеханик объяснит, почему из нашей машины льется масло, что финансовый консультант объяснит, как сэкономить на страховании, а доктор расскажет, как лечить хроническое воспаление носовых пазух. То давление, которое мы оказываем на экспертов в надежде получить ответ, вполне оправданно, так как у них есть соответствующее образование. При этом мы зачастую возлагаем такие же ожидания на себя и других людей в жизни.

Мы ожидаем, что и у нас, и у окружающих будет собственное мнение по поводу чего угодно: от политики и экономики до проблем окружающей среды и последнего мультика от Pixar. Конечно, невозможно иметь обоснованное мнение по поводу вообще всего, но у нас есть такое ожидание.

Что случается, когда у экспертов нет ответов на наши вопросы? Когда эксперты не могут ответить, сама их сущность поставлена под угрозу. И именно тогда социальное давление может вытеснить их заботу о правде. Если автомеханик даже не звучит так, словно знает, о чем говорит, и я, и остальные клиенты, скорее всего, отправимся в другую мастерскую. Так же поступят и клиенты финансового консультанта, и пациенты у доктора, если специалисты не смогут с уверенностью отвечать на наши вопросы. Именно поэтому от экспертов, докторов или любого человека с докторской степенью мы так редко слышим фразы вроде «Я ошибся» или «Я не знаю».

Эксперты, которые просто звучат так, словно разбираются в теме, но при этом ничего не знают, негативно влияют на общество. Например, вот исследование, проведенное Гердом Гигеренцером и его коллегами в Институте человеческого развития Общества Макса Планка. В нем 160 гинекологам представили следующий сценарий ^[132]:

Вы с помощью маммографии проводите обследование на рак груди в некотором регионе. У вас есть информация про женщин этого региона.

1. Вероятность, что у женщины рак груди, составляет 1 % (распространенность).

2. Если рак груди есть, вероятность, что результаты обследования будут положительными – 90 % (чувствительность).

3. Если нет рака груди, вероятность, что результаты обследования все равно будут положительными – 9 % (уровень ложноположительных результатов).

Приходят результаты тестов. Они положительные, и пациентка хочет, чтобы вы ей сказали, что это значит, у нее точно рак, и, если нет, какой процент вероятности, что у нее рак? Какой из нижеприведенных ответов лучший?

А. Вероятность, что у нее рак груди – 81 %.

Б. Из 10 женщин с положительными результатами маммографии приблизительно у 9 подтверждается рак груди.

В. Из 10 женщин с положительными результатами маммографии приблизительно у 1 подтверждается рак груди.

Г. Вероятность, что у нее рак груди – около 1 %.

Имея данную информацию, лучшее, что доктор может сделать, – это дать пациенту условную вероятность, что у того на самом деле рак, учитывая положительный анализ. Есть два способа определить условную вероятность. Оба включают в себя знание распространенности данного заболевания в регионе (возможно, уточненное данными о поле и возрасте), данные о чувствительности теста (вероятность, с которой тест определяет рак при его наличии, – истинно положительная пропорция), а также данные о специфичности теста (вероятность, что результат будет отрицательным, при условии, что рака действительно нет – истинно отрицательная пропорция).

В первом случае нам понадобится некоторое знание математики, и бо́льшая часть врачей учится рассчитывать условную вероятность в медицинском университете. Второй метод не такой точный, но он проще и, как правило, приводит к корректной оценке. В нем врачам понадобится перевести распространенность, чувствительность и специфичность теста в естественную частоту:

1. У 10 из каждой 1000 женщин рак груди.

2. Результаты теста будут положительными у 9 из этих 10 женщин.

3. Результаты будут также ложноположительными у 89 женщин из оставшихся 990 женщин, у которых нет рака.

Глядя на естественные частоты, легко увидеть, что ложноположительные результаты маммографии встречаются в 10 раз чаще, чем истинно положительные, а также что вероятность рака груди при наличии положительного результата обследования составляет 10 %.

Несмотря на это, исследование Гигеренцера показало: гинекологи, принимавшие участие в эксперименте, по-видимому, отказывались использовать оба этих метода. Большая часть (60 %) оценила вероятность наличия рака груди у женщины в 81 % случаев или выше. Они бы сказали пациентке, что шансы того, что у нее рак, в восемь раз выше, чем на самом деле. Гинекологи либо игнорировали факт, что маммографии с высокой вероятностью дают ложноположительный результат, либо не могли справиться с базовыми вычислениями. Единственный луч надежды заключался в том, что, когда их просили перевести распространенность, чувствительность и специфичность в естественные последовательности, 87 % понимало, что один из десяти – лучший вариант ответа для пациента.

Врачи и пациенты принимают более выгодные решения по поводу лечения, когда знают, что шансы наличия рака – 10 %, чем 81 %. Помимо этого понимание ситуации помогает избежать лишних тестов и ненужного лечения. Мало того, что пациенты заслуживают знать, что на самом деле значит положительный или отрицательный результаты, еще и важно, чтобы это понимали сами врачи.

Чувствительность и специфичность тестов с легкостью можно взять у лаборантов, у производителей тестирования или в интернете. Гигеренцер с коллегами пришли к выводу: «Гинекологи могли получить верный ответ, имея на руках предоставленную статистику, или могли просто вспомнить то, что и так должны знать». Несмотря на это, влияние ложноположительных результатов обследований на увеличение эмоционального стресса, количество ненужных биопсий и мастэктомий – уже не новость. Начиная с конца 1970-х годов и до наших дней ряд эмпирических исследований подтвердил: медики, студенты и персонал Гарвардской медицинской школы с трудом оценивают условную вероятность болезни при наличии положительных или отрицательных результатов исследований ^[133].