Warum „Calling Bullshit“ in Zeiten der Informationswäsche eine wichtige Lektüre ist
Fehlinformationen und Desinformationen sind in einer datengesteuerten Welt so allgegenwärtig, dass es jetzt die Pflicht jedes Bürgers ist, skeptisch zu sein und es herauszufordern
Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World von Jevin D West & Carl T. Bergstrom Dieses fesselnde Buch, das die Nachricht durchbricht, dass die Zahlen nicht wie angekündigt für sich selbst sprechen, sondern wie sie optimiert wurden, wird nächsten Dienstag erscheinen. Aber die Verlage hätten es vor Monaten in die Drucklegung bringen sollen, als die Pandemie ausbrach und Grafiken auf der Grundlage zweifelhafter Daten zeigten, die den Fortschritt der Krankheit, die völlige Unordnung der Reaktion der öffentlichen Gesundheit, die Wahrscheinlichkeit, dass Sie infiziert wurden, und die schlanke Teilmenge der Wahrscheinlichkeit, dass Sie sterben würden, begann jeden Tag auf den Titelseiten zu erscheinen. Die Kontexte wechselten ständig, die Schlussfolgerungen waren zuverlässig unterschiedlich und vereinten sich nur in ihrer Fähigkeit, den Glauben an Daten zu verlieren. West und Bergstrom, die Informatik an der University of Washington lehren, erinnern uns daran, dass der Glaube ein alter Hut ist. Um zu wissen, was genau vor sich geht, müssen Sie die Daten und deren Manipulation selbst auswerten können. Es ist überraschend einfach.
Als wir in der High School waren, wurden Statistik und Wahrscheinlichkeit als ungenaue mathematische Felder beschnuppert, die auf dem p-Wert beruhen, einem Standard, der oft manipuliert wird. Wenn Sie nicht Wirtschaftswissenschaften studieren und die Welt sehen wollten, haben Sie keine Zeit damit verschwendet. Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung, Permutationen und Kombinationen, ein rituelles Nicken an Pascal, und Sie gingen weiter. Auf die Boolesche Algebra, wenn Sie Computer fasziniert haben, und auf Trigonometrie und Infinitesimalrechnung für alles andere. Wer hätte gedacht, dass Statistik die wichtigste Fähigkeit sein würde, um zu verstehen, was in menschlichen Angelegenheiten vor sich geht?
Im Zeitalter von Big Data und Machine Learning scheint das Problem durch die schiere Größe der Datensätze und die Undurchschaubarkeit von Algorithmen noch verstärkt zu werden. Eine Bewegung sucht Transparenz in Algorithmen – wer von einem Computer übergangen wurde, sollte wissen warum – aber das Ziel ist leichter angegeben als erreicht. Maschinelles Lernen wird an von Menschen klassifizierten Datensätzen trainiert und schreibt ein Programm zur Kategorisierung zukünftiger Daten. Aber selbst die Autoren eines Systems wissen möglicherweise nicht genau, wie das funktioniert. Das Buch bezieht sich auf ein ML-System, das die Aufgabe hat, Bilder von Huskys und Wölfen zu trennen. Aber es war der Hintergrund, nicht die Tiere. Die KI hatte erkannt, dass Huskys zwar in verschiedenen menschlichen Kontexten aufgenommen werden können, wilde Wölfe jedoch am ehesten vor einem Schneehintergrund fotografiert werden. Es betrachtete nur den Hintergrund und identifizierte die Tiere falsch, aber genau.
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Außerdem sind die meisten Algos aus gutem Grund proprietär. Wenn Google seinen Ranking-Algorithmus öffentlich veröffentlichen würde, würde dies ein globales Wettrüsten auslösen, da alle und ihr jugendlicher Neffe versuchten, ihn auszuspielen. Aber die Autoren erinnern uns daran, dass es im Allgemeinen nicht notwendig ist, in die Blackbox zu klettern, in der der Algo lebt. Die Analyse der Qualität von Eingabe und Ausgabe erfordert nur eine klare Logik und erfüllt ihren Zweck.
Kehren wir zum Coronavirus und den Kringeln und Diagrammen auf der Titelseite und in den Erklärungen zurück, die seine verheerende Reise durch die Menschheit darstellen. Betrachten Sie für wilde Inkonsistenz das bizarre Debakel bezüglich der Notwendigkeit von Masken, wobei die Meinungen zwischen ihrer völligen Nutzlosigkeit und ihrer entscheidenden Rolle bei der Eindämmung schwanken, wie der Schwung eines Scheibenwischers. Am peinlichsten ist, dass die WHO, die die globale Agenda immer sinnvoll festgelegt hat, die Unsicherheit angeheizt und das Vertrauen der Öffentlichkeit in die autorisierte Version und in die Verlässlichkeit der Wissenschaft selbst untergraben hat.
Und dann war da noch dieses Farrago (Tempo Tharoor) von Grafiken, Diagrammen und Datenvisualisierungen. Auch hier bieten die Autoren einfache Checks an. Beginnt die Skala bei Null, dem Ausgangspunkt der Perspektive oder einer willkürlichen Zahl, die die scheinbaren Ergebnisse bequem optimiert? Ist die Skala linear oder stellt 1 cm zunächst ein Jahr und danach 10 Jahre steilere Kurven dar? Ist die Zeitskala so weit herausgezoomt, dass kritische Veränderungen unsichtbar werden? Die Autoren wenden sich energisch gegen das Sex-Up grafischer Darstellungen, indem sie beispielsweise eine Farm-to-Fork-Geschichte illustrieren, indem sie die Zinken einer nicht maßstabsgetreuen Gabel zur Darstellung von Daten verwenden. Menschen sind sehr visuelle Tiere, und das Optimieren einer Grafik ist der einfachste Weg, sie in die Irre zu führen.
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Das Buch unterscheidet zwischen Old-School-BS, die nur den Eindruck vermitteln, dass ernsthaft etwas unternommen wird, was einen ernsthaft stört (Indien der 1980er Jahre, sofortige Umsetzung eines Aktionsplans auf Kriegsbasis, unter direkter Aufsicht von High -powered Committee, geleitet von einem pensionierten Richter des Supreme Court) und New-School BS, das die Sprache der Mathematik und Naturwissenschaften und Statistik verwendet, um den Eindruck von Strenge und Genauigkeit zu erwecken. Es ist so allgegenwärtig, dass es zu einer öffentlichen Pflicht werden muss, es verantwortungsvoll zu fordern.
Empfänger von Propaganda glauben ersteres nur, wenn sie dazu politisch geneigt sind, stehen letzteren aber hilflos gegenüber. Die Art glaubt, zahlenmäßig herausgefordert zu sein, und gibt erbärmlich auf, wenn sie mit Daten konfrontiert wird, egal wie offensichtlich falsch oder irreführend sie sein mögen. Leider sprachen die Zahlen nie für sich. Jetzt sind verdrehte Daten so weit verbreitet, dass Faktenprüfer, die unbeugsamen Gallier des Informationszeitalters, die Flut nicht mehr allein aufhalten können. Es ist an der Zeit, dass wir alle digital plogging.
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