承认我们不知道的难处

尽管数字常被视为冰冷、确凿的事实,但我们应该承认它们可能具有不确定性

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本文发表于《大众科学》的前博客网络,反映了作者的观点,不一定代表《大众科学》的观点


2018年1月,英国广播公司新闻网站宣布,在2017年11月之前的三个月里,“英国失业人数减少了3000人,降至144万人”。 造成这一下降的原因存在争议,但没有人质疑这个数字是否真的准确。 但对英国国家统计局网站的仔细审查显示,这个总数的误差幅度为正负77,000——换句话说,真实的变化可能介于下降80,000人和上升74,000人之间,更诚实的标题应该是“英国失业率可能上升或下降”。

尽管记者和政治家们似乎相信所谓的3000人下降是整个国家一个固定不变的数字,但事实上,这是一个基于对大约10万人进行的调查得出的不精确估计。 同样,当美国劳工统计局报告称,经季节性调整后,2017年12月至2018年1月,民用失业人数增加了69,000人时,这是基于对大约60,000户家庭的抽样调查,误差幅度(同样很难找到)为正负300,000人。 基于企业调查的失业人数也可能 подвергаться 大幅修正,例如2019年8月宣布,职位数量比之前认为的少了500,000个。

尽管数字常被视为冰冷、确凿的事实,但也许我们需要更愿意承认它们可能具有不确定性。


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我们所有人都(也许除了一些政治家)乐于承认对未来的不确定性:没有人能知道将会发生什么,而博彩交易所和诸如FiveThirtyEight.com之类的网站则靠为未来事件提供赔率为生。 但是我们不仅对未来感到不确定——考虑到失业数据,我们也可能不知道现在正在发生什么,或者过去发生了什么。

假设我有一枚公平的硬币,我问你对它正面朝上的概率有什么看法。 你会很高兴地回答“五五开”。 然后我抛掷它,在我们任何人看到结果之前将其盖住,然后再次询问你它正面朝上的概率。 如果你符合我的经验,你可能会在停顿之后,相当勉强地说“五五开”再次。 然后我快速看一眼硬币,但不给你看,然后重复这个问题。 同样,如果你像大多数人一样,你最终会再次咕哝“五五开”。

这个简单的练习揭示了两种不确定性之间的主要区别:在我抛掷硬币之前被称为“偶然性”不确定性——不可预测的未来事件的机会——以及在我抛掷之后的“认知”不确定性——对一个已确定但未知的事件的个人无知的表达。 彩票(未来的随机结果取决于机会)和刮刮卡(结果已经决定,但你不知道是什么)之间存在着同样的差异。

我们的生活充满了这种认知不确定性。 赌徒押注下一张要发的牌,我们讨论婴儿可能的性别,我们八卦谁可能在发生秘密关系,我们绞尽脑汁思考神秘案件,我们争论野生老虎的数量,我们被告知移民或失业者人数的估计值。 所有这些都是存在于世界上的事实或数量,但我们只是不知道它们是什么。 图1显示了英格兰银行多年来使用的“扇形图”,以传达不仅是未来不确定性,还有对当前和过去增长的认知不确定性。

图1:英格兰银行的扇形图(来自2019年8月通货膨胀报告),显示了未来、现在和过去GDP增长的不确定性。 这些带状区域代表30%、60%和90%的预测区间:因此,英格兰银行评估2019/2020年经济衰退的可能性约为20%。 来源:英国国家统计局

但是我们也生活在一个充斥着虚假信息和对科学持怀疑态度的时代,无论是关于疫苗还是气候。 官员和科学家可能会觉得,如果他们承认自己知识的局限性,他们将不会被信任,因此他们可能会倾向于夸大他们对疫苗安全性和环境变化原因的信心。 然而,这样做,他们冒着被揭穿的风险。

我们有一个积极的计划,研究专家是否可以在不失去信任和信誉的情况下承认认知不确定性。 我们对数千名参与者进行的实验表明,如果沟通者可以对自己不确定性充满信心,那么信任就不会丧失。 如果我们有一个良好的调查,这很好,因为这样我们就可以量化我们的误差幅度,就像失业率一样。 但是调查可能不可靠,并且可能存在额外的系统性偏差来源,这些偏差会让人怀疑计算出的区间。

我们目前正在与英国国家统计局合作,沟通关于当前进入英国的移民水平的不确定性——这是一个有些敏感的话题。 从英格兰银行获得灵感,这些现在以“模糊扇形”的形式呈现,我们发现这种形式易于理解且具有吸引力。

图2:移民估计,2019年5月。 “模糊扇形”仅代表调查设计中产生的可量化的不确定性。 来源:英国国家统计局

图形上指示“调查估计中已知的不确定性”的注释至关重要,因为调查的局限性还带来了其他不确定性来源。 事实上,最近有报道称移民人数被系统性地低估了

在一个喧嚣的声音占主导地位的世界中,公开承认我们不知道的事情可能是谦逊和值得信赖的一小步。 当然,仅仅因为我们并非无所不知,并不意味着我们一无所知。 所以我认为,最重要的信息是,我们应该清楚地知道我们知道什么,然后自信地宣告我们的不确定性。

更多探索

《统计的艺术:如何从数据中学习》。 大卫·斯皮格霍尔特。 Basic Books,2019年。

《沟通关于事实、数字和科学的不确定性》。 Anne Marthe van der Bles、Sander van der Linden、Alexandra L. J. Freeman、James Mitchell、Ana B. Galvao、Lisa Zaval 和 David J. Spiegelhalter 合著,发表于《皇家学会开放科学》,第6卷,第5期;2019年5月8日。 https://doi.org/10.1098/rsos.181870

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