Miksi asioita pitää epäillä?

Luomme jokainen itse oman käsityksemme todellisuudesta, mutta objektiivinen, havaittava todellisuus on kaikille sama. Todellisuuden etsiminen on työläs asia ja myös varsin epätoivoinen: se on lähes varmasti tuomittu epäonnistumaan. Miksi siis rimpuilla väistämätöntä vastaan? Miksei jokainen saa uskoa mihin haluaa?

Itse asiassa olen viimeiseen saakka valmis puolustamaan jokaisen oikeutta uskoa mitä haluaa. Mutta silloin kun uskottelee muille, on uskottelusta oltava valmis ottamaan vastuu. Minulla ei ole pienintäkään harhakuvaa siitä, ettenkö tietäisi omankin maailmankuvani olevan ”sinne päin” tai ehkä se on ihan pielessä. Kukapa tietää mikä totuus on yhtään mistään asiasta.

Minusta oleellisinta on, että on aina valmis muuttamaan käsitystään silloin, kun huomaa olevansa väärässä.

Mikäpä on iloisempi asia kuin väärässä oleminen, ja oppimisen hetki, jolloin saa tarkastella uutta kuvaa todellisuudesta.

Syy- ja seuraussuhteet ovat aina niin ilmeisiä. Kun näkee kahden asian seuraavan toisiaan tai kulkevan usein käsi kädessä tietää niiden seurust  liittyvän toisiinsa jollakin tapaa.

Ai eikö? Miten niin?

Syy- ja seuraussuhteet ovat itse asiassa aika vaikeita havainnoida. Ihminen on kehittynyt ympäristöön, jossa on ollut tärkeää osata muodostaa päteviä syyseuraussuhteita. Nykyinen ympäristömme poikkeaa kuitenkin muinaisesta elinympäristöstämme sen verran, että neulanterävä vaikutussuhteiden havaitseminen tuottaa useammin harhalaukauksia kuin osumia. Siksi olemme usein varmoja, että homeopaattinen pilleri paransi nuhan, loitsu päänsäryn ja suolan heittely pahan onnen.

Akateemista tutkimusta tehdessä peukalosääntö noudattaa linjaa “korrelaatio ei kerro kausaatiosta”. Se, että jotkin asiat kulkevat käyrällä samaan suuntaan, eivät kerro toisen aiheuttavan toista. Jos ilmiöiden välillä havaitaan vahva korrelaatio, on tietenkin ilmiötä syytä tutkia, josko sen sisältä löytyisi jokin kausaatio.

Kansankielessä tuttu ilmaisu “on valheita, on emävalheita ja sitten on tilastoja” on hyvä pitää tässäkin mielessä. Kuvaajalla, jossa esitetään kaksi joko nousevaa tai laskevaa käyrää, saadaan ilmiöt aina korreloimaan näyttävän näköisesti jos niin halutaan. Pysty- ja vaaka-akselien arvojen manipulointi tuottaa usein tyydyttäviä tuloksia. Korrelaatiokuvaajista tuleekin aina ensin katsoa, onko akseleleilla arvot mitenkään järkevästi, ja mihin taulukon arvot on lähteytetty.

Esimerkki: Merirosvot ja ilmaston lämpeneminen

Ilmaston lämpeneminen korreloi vahvasti merirosvojen vähenemisen kanssa. Tämä todistaa, että merirosvojen väheneminen aiheuttaa ilmaston lämpenemisen.

Ajoin pienen testin Googlen trendihakukoneella, ja se näyttää tulevan samaan tulokseen. Piraattihakujen lisääntyessä, ilmastonmuutoshaut vähenevät. Huomaa lokaalien maksimien ja minimien paikat.

Sääli, että valehtelin hiukan

Onneksi emme ole enää nykyään rajoitettuja Googlen vertailukoneisiin, kun haluamme tehdä mielettömiä korrelaatioväitteitä. Verkkosivu Spurious Correlations tarjoaa mahdollisuuden esittää ja etsiä julki olevasta datasta parhaat mahdolliset korrelaatiot.

Yritä löytää syy-yhteys aamiaisen ja kasinovoitosi välillä. Esimerkiksi, jos söit pekonia aamulla, kuinka paljon kasvoi mahdollisuus saada nolla rulettia, tai miten aamukahvi vaikuttaa todennäköisyyteen lyödä jättipotti online-kasinossa?