A informação nas mãos certas pode ser muito incrível e deve ser um componente chave de qualquer escolha. Um dos mais axiomas de um analista americano, W. Edwards Deming, é: “Em Deus confiamos”. Todos os outros, tragam dados”.

Seja como for, uma e outra vez, a informação pode ser mal avaliada e mal interpretada. Um dos maiores equívocos é a distinção entre causa e relação.

Há algum tempo, a Bloomberg lançou um artigo sobre os perigos de misturar as duas coisas. O artigo tirou conclusões loucas como Facebook está provocando a crise da dívida grega ou que a popularidade do nome do bebê ‘Avas’ causou a bolha imobiliária americana. Claramente, estes são modelos ultrajantes, mas mostra as ameaças de não entender a distinção.

O que são a causa e o relacionamento?

Que tal começarmos com as porcas e parafusos. Qual é o significado de causalidade versus conexão?

Tudo considerado, como indicado pelo Bureau de Estatística é, “Uma medida factual (comunicada como um número) que retrata o tamanho e o rumo de uma conexão entre pelo menos dois fatores”.

Enquanto a causalidade “Mostra que uma ocasião é consequência do evento da outra ocasião; por exemplo, há uma conexão causal entre as duas ocasiões. sua também é referida como causa e efeito”.

A grande causa versus modelo de conexão que é muito do tempo utilizado é que fumar está associado ao abuso de bebidas alcoólicas, porém, não causa abuso de bebidas alcoólicas. Enquanto o fumo causa uma expansão no perigo de criar crescimento maligno pulmonar.

Por que a distinção é significativa?

Obter a distinção certa é básico. O evangelista Avinash Kaushik, divulgado tardiamente, explicou como não entender a distinção pode ser perigosa. Kaushik apresentou um artigo do The Economist, que destacou a afirmação de que comer mais iogurte congelado pode ajudar a apoiar a pontuação dos substitutos na escala de entendimento do PISA.

“Para os indivíduos comuns (não especialistas), este gráfico e este artigo parecem genuínos”, compôs Kaushik. “Depois deste é um site de confiança e é um grupo legítimo. Bondade, e olha que há uma linha vermelha, o que parece uma autêntica circulação, e um quadrado R”!

Seja como for, Kaushik precisa que ponderemos as informações atuais e não confiemos totalmente nas coisas.

Ele chama a atenção para o fato de que, apesar da relação sensata entre esses índices informativos, não há, na verdade, nada que fundamente a causa de um e do outro. Embora possa dar a impressão de que há uma clara conexão entre o QI e a utilização do iogurte congelado, a informação não descobre completamente nada além dessa relação conspícua.

Fazendo casos fortes

Finalmente, Kaushik utiliza o modelo Economist como um ponto de partida para nos lembrar – e aos investigadores de todo o mundo – de sermos cada vez mais incrédulos com casos que fazem fortes determinações a partir de focos de informação conectados. Ele se referiu a vários modelos diferentes, incluindo ciência e suicídio, avaliações de qualidade de aeronaves voadoras e planos de vôo. A fonte de inspiração de Kaushik instou os usuários a olharem mais longe das informações e manterem uma distância estratégica dos fins simples.

“Nossa responsabilidade é ser desconfiado, esburacar e compreender e golpear e empurrar e descartar o incrivelmente fora da base e no caso de não ser ridiculamente fora da base, nesse ponto fazer sentido de como pode ser correto com o objetivo de que você possa fazer uma sugestão informada”, prosseguiu.

Acertando o prego na cabeça

A causalidade é uma região que é habitualmente mal avaliada e pode ser muito difícil deduzir a causalidade entre dois fatores sem fazer um encontro controlado e aleatório. Além disso, uma conexão pode ser uma medida útil, mas tem confinamentos, pois é tipicamente ligada à estimativa de uma relação reta. Seja como for, entender que a conexão não sugere causação e perceber o que importa é um ponto decente para começar.