Давно уже политикам не приходилось принимать такие масштабные решения – а принимать их надо было в спешке. Эти ключевые решения основывались на исследовательской работе эпидемиологов, специалистов по медицинской статистике и экономистов. Речь шла о десятках миллионов жизней и рабочих местах целых миллиардов людей. Специалисты по анализу данных отчаянно пытались понять, с чем же столкнулась наша планета, но данные приходили намного позже, чем нужно. Эпидемиолог Джон Иоаннидис писал в марте 2020 года, что Covid-19 – «провал доказательной медицины – возможно, крупнейший на нашем веку»7. Приходилось на ощупь разбираться в вопросах жизни и смерти. Однако через несколько недель аналитики данных начали набрасывать портрет вируса и вызываемой им болезни. Обнаружилось, что многие становятся заразными еще до проявления симптомов. Обнаружилось, что некоторые вообще не испытывали симптомов болезни. Надо было понять, сколько таких людей. (Сейчас полагают, что около 25 %. Но если поразмыслить, вы поймете, что без тщательной аналитической работы ответить на этот вопрос нелегко.) Мы быстро смекнули, что для пожилых риск намного выше, чем для молодежи. Удалось даже прикинуть долю смертности от инфекции. В богатых странах с большой долей пожилых людей она составляла что-то около одного процента. Не одно копье сломалось об это число, а тем временем оно изменяется, ведь медицинская наука движется вперед, а вирус мутирует. Но эти ранние оценки оказались на удивление живучи.

Хоть кое-что так и продолжает оставаться тайной, с течением времени картина прояснялась. Нам удалось расширить программы тестирования, проанализировать клинические случаи и даже отследить генетические мутации вируса. Не зря было столько шума по поводу тестирования: оно помогло увидеть невидимого врага при помощи сбора данных – особенно в случаях, когда тесты проводились и результаты анализировались по правилам, как это делала, например, Национальная статистическая служба Соединенного королевства. В дни пандемии статистика играла роль радара.

Я начал писать эту книгу задолго до того, как вирус Sars-Cov-2 инфицировал свою первую жертву. Смертельная пандемия вновь и вновь подтверждала правильность трех моих главных тезисов, но это меня не радовало.

Первый тезис такой: наши эмоции, предубеждения и политические взгляды могут сильно исказить то, как мы интерпретируем полученные данные. Это ключевая проблема книги, и ей посвящена первая глава.

Это легко заметить на примере того, как США отреагировали на пандемию. В конце февраля 2020 гшода президент Трамп заявил: «Она пройдет. Наступит день, когда она пройдет – просто сама по себе». Выдавать желаемое за действительное – отличный прием. Прошло четыре недели, а мистер Трамп продолжал воодушевленно рассказывать, как уже на Пасху все смогут пойти в церковь8. К моменту, когда он оставил свой пост, умерли 400 000 американцев.

Если дело касается Трампа, люди всегда четко делятся на два лагеря. Подозреваю даже, что, скажи он: «Как приятно в жаркий день съесть эскимо», – часть американцев станет питаться одним лишь эскимо, а другая устроит шумные демонстрации возле кафе-мороженых. То же было и с ковидом. Многие сторонники Трампа гордились, точно медалью, своей безрассудной и извращенной привычкой не надевать маску ни при каких обстоятельствах. Его противники ударились в другую крайность: много шуму наделал твит американского журналиста, который писал, что пандемия в Британии «вышла из-под контроля», так как люди, гуляя в парке, не надевали маски. Британца такое заявление приводит в замешательство, но и только. Все данные показывают, что риск передать вирус во время прогулки на открытом воздухе очень низок, и неважно, есть на вас маска или нет. К тому же в конце января 2021 года, когда этот твит был опубликован, ситуацию в Британии неподконтрольной никак нельзя было назвать: число случаев заболеваний стремительно падало.

Этот твит имеет смысл расценивать исключительно как политический выпад в битве двух непримиримых сторон касательно правильного ношения маски. Ни те, ни другие не были заинтересованы в поиске истины. Как это ни странно, но фанатическую приверженность к той или иной группировке проще заметить, если сами вы в этом не замешаны. Если вы воюете на стороне республиканцев или демократов, вы слишком погружены в борьбу и неспособны как следует рассуждать. А если ты стоишь в стороночке и с интересом наблюдаешь за сражением, ясную голову сохранить гораздо проще.

Во-вторых, от решений политиков зависит, какие статистические данные мы собираем и распространяем, а также какие данные игнорируются или скрываются. К примеру, в самом начале ковидного кризиса геополитическая борьба осложнила распространение достоверной статистической информации – к этой проблеме мы еще вернемся в Главе 8. Тайвань жаловался, что в конце декабря 2019 года он предоставил Всемирной организации здравоохранения важные свидетельства того, что вирус способен передаваться от человека к человеку. Но даже в середине января ВОЗ все еще с оптимизмом заявляла, что Китай не нашел свидетельства о передаче вируса от человека к человеку. (Тайвань не состоит в ВОЗ, так как Китай считает его своей территорией и требует, чтобы остров не рассматривали как независимое государство. Не исключено, что именно это помешало своевременному распространению информации – если эта задержка и правда имела место)9.

А так ли это важно? Скорее всего, да. Поскольку количество случаев удваивалось каждые несколько дней, кто знает, как развивались бы события, узнай мы об этом на пару недель раньше.

В-третьих, статистика позволяет нам увидеть вещи, которые в противном случае так и остались бы незамеченными. Это не просто способ приукрасить газетную статью или кольнуть противника в политическом споре. Получаем ли мы надежную статистическую информацию или искаженные, неполные данные – вопрос жизни и смерти.

Когда весной 2020 года я работал над черновиком первого издания «Как посчитать все на свете», многое было неизвестно, много информации было недоступно. Каждую пару дней рос уровень смертности – не было времени ждать у моря погоды. Политические лидеры погрузили экономику в искусственную кому: в течение одной лишь недели в конце марта более трех миллионов американцев называли себя безработными, что в пять раз превышает предыдущий «рекорд». Следующая неделя была еще хуже: безработными назвали себя шесть с половиной миллионов. Так ли ужасны были перспективы здравоохранения, чтобы лишить заработка стольких людей? Тогда считали, что да, – но у эпидемиологов было очень мало информации, и они должны были действовать наугад.

Сложно представить себе более наглядную иллюстрацию того, насколько мы в обычной жизни привыкли к точной, систематически собранной статистической информации.

До коронавируса прилежные статистики годами по крупице собирали данные касательно различных важных сфер жизни. Зачастую эти данные мог бесплатно скачать любой желающий. Но мы и не замечали, в какой роскоши живем и что частенько прохаживаемся по поводу «лжи, наглой лжи и статистики» (фраза из мемуаров Марка Твена, которую он приписывает Дизраэли, о трех существующих видах лжи. – прим. пер.). История с Covid-19 напомнила нам, что отсутствие статистики может сильно ухудшить ситуацию.

После Дарелла Хаффа многие стали считать статистику всего лишь трюком фокусника: забавно, но и только. Еще задолго до коронавируса я опасался, что такой подход ни к чему хорошему не приведет. Нам больше не кажется, что статистика помогает понять, как устроен мир. Не то что бы мы по умолчанию считаем все статистические данные ложными – но нам кажется, что отделить правду от лжи просто невозможно. Поэтому каждый человек верит в то, во что хочет (об этом еще поговорим в следующей главе), а в остальном мы ведем себя как Хафф: пожимаем плечами или цинично усмехаемся, а то и то и другое сразу.

Это не просто досадный подход – это трагедия. Если мы поверим, что больше неспособны понять, что правда, а что ложь, то потеряем важнейший инструмент. Именно этот инструмент доказал нам, что сигареты смертельно опасны. Этот инструмент – наша единственная надежда найти выход из коронавирусного кризиса, да и вообще понять, как устроен наш непростой мир. Но если мы привыкнем отвергать всякую неприятную нам статистическую информацию, этот инструмент нам не поможет. Конечно, я не призываю к легковерности, но лекарство от легковерности – не отрицание всего вообще, а способность оценить достоверность информации с уверенностью, любознательностью и здоровым скептицизмом.

Статистика – это не цирковой трюк, а скорее магия. Статистика – не очковтирательство; наоборот, она позволяет нам ясно увидеть, что к чему. Статистика – это как телескоп для астронома, микроскоп для бактериолога, рентгеновский аппарат для рентгенолога.

Если мы этого захотим, статистика поможет нам разглядеть в нас самих и в окружающем нас мире то, чего иначе мы никак бы не увидели, от мелких деталей до важных особенностей. Главная задача этой книги – вовсе не доказать, что оптимисты Долл и Хилл правы, а циник Хафф неправ. Я хочу показать вам, что при помощи статистики можно увидеть мир таким, какой он есть на самом деле. Для этого мне надо убедить вас, что вы можете самостоятельно использовать статистическую логику, чтобы оценивать прочитанное и услышанное в СМИ, в соцсетях и в повседневных разговорах. Я хочу научить вас оценивать заявления без предварительной подготовки и – что не менее важно – помочь вам найти информацию, на которую можно положиться.

Хочу вас порадовать: это будет весело. Разбираться в статистике – настоящее удовольствие. Вы станете более уверены в себе, узнаете много всего интересного и освоите новые навыки. Вместо того чтобы оставаться в стороне и ехидно усмехаться, вы дойдете до самой сути.

Теория Дарелла Хаффа – это как еда из фаст-фуда: выглядит аппетитно, но быстро надоедает, да и для организма вредно. Но это не значит, что я буду вас потчевать одной овсянкой и морковкой: блюда будут вкусные и разнообразные.

В этой книге я расскажу, что мне довелось узнать с 2007 года, когда BBC пригласила меня стать ведущим радиопрограммы «Более-менее» о числах в жизни и в новостях. Создатели шоу, журналист Майкл Бластлэнд и экономист сэр Эндрю Дилнот, хотели передать свое детище в хорошие руки. Я не так уж хорошо подходил на эту роль, как считала BBC: я ведь изучал экономическую теорию, а не статистику. Да, я приобрел некоторую уверенность в том, что касается чисел, но это было скорее самозащитой: я научился находить ошибки и уловки, да, пожалуй, и все.

Тогда-то я и начал разочаровываться во взглядах Дарелла Хаффа.

Каждую неделю мы с коллегами оценивали статистические данные, озвученные политиками или напечатанные на передовицах. Эти данные часто грешили против истины, но просто проверять, правда это или нет, было не особенно интересно. За каждым утверждением – истинным, ложным или чем-то средним – открывался целый мир, и этот мир нам предстояло исследовать. Неважно, что мы обсуждали: распространенность инсультов, доказательства того, что долг тормозит экономику, или даже сколько раз слово «она» использовано в «Хоббите» – числа могли как пролить свет на мир, так и, наоборот, скрыть что-то из поля зрения. Как наглядно показала эпидемия коронавируса, чтобы принимать решения, всем нам – частным лицам, организациям, обществу в целом – нужны достоверные данные. И точно так же, как в случае с коронавирусом, статистическую информацию часто собирают только перед лицом бедствия. Возьмите, к примеру, уровень безработицы – показатель, сколько людей хочет работать, но сидит без работы. Сейчас этот показатель использует правительство любой страны, которому интересно, в каком состоянии находится его экономика, но спросите вы в 1920 году, сколько людей ищет работу, и вам никто бы не смог ответить10. Только когда после нескольких рецессий этот вопрос стал считаться важным, правительства начали собирать соответствующую информацию.

Наш огромный и удивительный мир полон вопросов, ответы на которые можно дать только тщательно анализируя числовые данные. Поднимает ли Facebook^[2] нам настроение или наоборот, и можно ли предсказать реакцию конкретного человека? Сколько видов находится под угрозой исчезновения, как много это с учетом общего количества видов и в чем причина их вымирания: климатические изменения, распространение сельского хозяйства или что-то совсем иное? Ускорилась ли модернизация или, наоборот, затормозила? Как влияет опиоидный кризис на здоровье американского среднего класса? Стали ли подростки меньше пить – и если да, почему?

Мне становилось все более не по себе, когда поклонники нашей радиопрограммы восхищались тем, как мы «разоблачаем статистические мифы». Да, конечно, мы занимались разоблачениями, и это было здорово. Но потихоньку, узнавая все больше и больше, я понял, что самое приятное – не разносить в клочья ложь, а пытаться найти истину.