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Informationen in den richtigen Händen können sehr unglaublich sein und sollten eine Schlüsselkomponente jeder Entscheidung sein. Eines der wichtigsten Axiome eines amerikanischen Analysten, W. Edwards Deming, lautet: “Auf Gott vertrauen wir. Alle anderen bringen Daten mit.”

Wie dem auch sei, immer und immer wieder können Informationen falsch eingeschätzt und falsch interpretiert werden. Eines der größten Missverständnisse ist die Unterscheidung zwischen Ursache und Beziehung.

Vor einiger Zeit veröffentlichte Bloomberg einen Artikel über die Gefahren einer Verwechslung der beiden. Der Artikel zog wilde Schlussfolgerungen wie Facebook treibt die griechische Schuldenkrise voran oder dass die Popularität des Babynamens “Avas” die US-Wohnungsblase verursacht habe. Dies sind eindeutig ungeheuerliche Modelle, doch zeigt er die Gefahren auf, wenn man den Unterschied nicht versteht.

Was sind Verursachung und Zusammenhang?

Wie wäre es, wenn wir mit den Schrauben und Muttern beginnen? Was ist die Bedeutung von Kausalität versus Verbindung?

Alles in allem ist, wie die Verbindung zum Bureau of Statistics angibt, “ein faktisches Maß (kommuniziert als Zahl), das den Umfang und die Tragweite einer Verbindung zwischen mindestens zwei Faktoren darstellt”.

Während die Kausalität “zeigt, dass eine Gelegenheit die Folge des Ereignisses der anderen Gelegenheit ist; es besteht beispielsweise ein kausaler Zusammenhang zwischen den beiden Gelegenheiten.

Das große Kausalitäts- versus Verbindungsmodell, das viel Zeit in Anspruch nimmt, besteht darin, dass Rauchen mit Alkoholmissbrauch verbunden ist, jedoch keinen Alkoholmissbrauch verursacht. Während das Rauchen eine Ausweitung der Gefahr der Entstehung von bösartigem Lungenwachstum verursacht.

Aus welchem Grund ist diese Unterscheidung von Bedeutung?

Die Unterscheidung richtig zu machen, ist grundlegend. Der computergestützte Werbe-Evangelist Avinash Kaushik erläuterte kürzlich, wie gefährlich es sein kann, die Unterscheidung nicht zu verstehen. Kaushik stellte einen Artikel aus The Economist vor, in dem er die Aussage hervorhob, dass der Verzehr von mehr gefrorenem Joghurt die Ergebnisse der Zweitbesetzung auf der PISA-Verstehensskala unterstützen kann.

“Für gewöhnliche Personen (Nicht-Experten) sehen dieses Diagramm und dieser Artikel echt aus”, komponierte Kaushik. “Danach ist dies eine vertrauenswürdige Seite und es ist eine legitime Gruppe. Meine Güte, und schauen Sie, da ist eine rote Linie, was einer authentischen Verbreitung ähnelt, und ein R-Quadrat!

Wie dem auch sei, Kaushik braucht uns, um über die aktuellen Informationen nachzudenken und den Dingen nicht völlig zu vertrauen.

Er weist darauf hin, dass ungeachtet der vernünftigen Beziehung zwischen diesen Informationsindizes nichts die Kausalität des einen und des anderen begründen kann. Zwar mag der Eindruck entstehen, dass es einen eindeutigen Zusammenhang zwischen dem IQ und der Verwendung von gefrorenem Joghurt gibt, aber die Informationen decken außer diesem auffälligen Zusammenhang nichts vollständig auf.

Starke Argumente liefern

Endlich nutzt Kaushik das Modell des Economist als Sprungbrett, um uns – und die Ermittler überall – daran zu erinnern, dass wir immer ungläubiger werden, wenn es um Fälle geht, die aus zusammenhängenden Informationsschwerpunkten starke Schlussfolgerungen ziehen. Er verwies auf verschiedene Modelle, darunter Wissenschaft und Selbstmord, Qualitätsbeurteilungen von Flugzeugen und Flugpläne. Kaushiks Inspirationsquelle drängte die Anwender, sich die Informationen genauer anzusehen und eine strategische Distanz zu den einfachen Zielen zu wahren.

“Unsere Verantwortung ist es, misstrauisch zu sein, zu wühlen und zu begreifen und zu begreifen und zu stoßen und das unglaublich Off-Base zu entlassen und, falls es nicht lächerlich Off-Base ist, an diesem Punkt zu überlegen, wie richtig es sein könnte mit dem Ziel, dass Sie einen informierten Vorschlag machen können”, fuhr er fort.

Den Nagel auf den Kopf treffen

Kausalität ist eine Region, die gewöhnlich falsch eingeschätzt wird, und es ist bekanntermaßen schwierig, eine Kausalität zwischen zwei Faktoren abzuleiten, ohne eine randomisierte, kontrollierte Begegnung durchzuführen. Darüber hinaus kann ein Zusammenhang ein hilfreiches Maß sein, hat aber dennoch Einschränkungen, da er typischerweise mit der Schätzung einer geraden Beziehung verbunden ist. Wie dem auch sei, das Verstehen dieses Zusammenhangs lässt keine Kausalität vermuten, und das Erkennen der Sache, auf die es ankommt, ist ein anständiger Ausgangspunkt.