Скопировано, вставлено, отредактировано?

Один из способов заставить людей поверить вам — найти соответствующие «умные» высказывания на чужом сайте и перетащить их на свой. Почему бы не вложить несколько собственных противоречивых мыслей в уста другого человека и не повысить посещаемость вашего сайта? Если вы преследуете какие-то корыстные цели, можно устроить публичную порку, отредактировав чужой тщательно продуманный аргумент — и добавив весу противоположной позиции. Наша задача — убедиться, что мы читаем оригинал, а не имеем дело с исправленной копией, полетом чьей-то фантазии.

Дополнительная информация

Недобросовестные составители рекламных текстов, журналисты, политики и прочие рассчитывают, что никто не будет проверять сноски или цитаты. Поэтому лгать становится все легче. Итак, вы хотите, чтобы на вашем сайте люди узнали, что крем, который вы производите, действительно замедляет процесс старения на десять лет. Для этого вы пишете статью и щедро сдабриваете ее ссылками, которые ведут на интернет-странички, не имеющие никакого отношения к предмету разговора. С помощью такой уловки вам удастся обвести вокруг пальца множество пользователей, потому что большинство даже не станут утруждать себя проверкой. А те, кто все же решит проверить, не уйдут дальше URL, связанного с каким-то значимым сайтом, например экспертным журналом о старении или дерматологии, даже если там ни слова не будет о вашем продукте.

Что еще хуже, цитата может иметь хоть какое-то, пусть второстепенное, отношение к обсуждаемому вопросу, но при этом не быть важной. Например, вы заявляете, что крем содержит витамин X, который должен сделать кожу более здоровой, качественно ее улучшить. Что ж, звучит разумно. Но как этого добиться? Говорится ли в ваших отчетах о том, что испытуемые мазали кремом кожу или принимали его перорально? И в каких дозах? Содержится ли в вашем креме достаточное количество витамина X?

Трудности терминологии

Вы можете прочитать на сайте CDC.gov, что заболеваемость какой-то определенной болезнью — один человек на 10 тысяч. А потом вы вдруг натыкаетесь на статью на сайте NIH.gov, в которой говорится, что распространенность того же заболевания — один человек на тысячу. Может, тут неправильно поставили запятую, разделяющую цифры, может, это опечатка? Не говорится ли в обоих случаях об одном и том же? На самом деле нет. Заболеваемость — это количество новых случаев (инцидентов), о которых сообщают за определенный период, например за год. А распространенность — это количество существующих случаев заболевания, то есть общее количество людей, у которых оно выявлено. (Те, кто боится цифр, бросив быстрый взгляд на данные, по ошибке видят, что единица на тысячу — меньше, чем единица на 10 тысяч, фокусируясь на большом числе со всеми этими нулями, а не на предлоге «на».)

Множественный склероз — демиелинизирующее заболевание головного и спинного мозга. В Соединенных Штатах ежегодно диагностируют 10 400 новых случаев, что приводит к заболеваемости, равной 10 400/322 000 000, или 3,2 случая на 100 тысяч человек[118]. Иными словами, вероятность заболеть равна 0,0032 %. Сравните это с общим числом жителей США, у которых склероз уже есть, а это 400 тысяч, что приводит к распространенности 400 000/322 000 000, или 120 случаев на 100 тысяч человек. Иными словами, вероятность заболеть склерозом в течение жизни равна 0,12 %.

Помимо заболеваемости и распространенности, часто говорят о третьем показателе, смертности — количестве людей, умерших от этого заболевания, как правило, за какой-то промежуток времени. Каждый год у 1,1 миллиона людей диагностируют ишемическую болезнь сердца, 15,5 миллиона американцев живут с этим заболеванием постоянно, а 375 295 человек ежегодно умирают от него[119]. Вероятность, что человеку диагностируют сердечное заболевание в этом году, составляет 0,3 %, что в 300 раз превышает вероятность получить множественный склероз. Вероятность того, что у человека он прямо сейчас, равна 5 %, а вероятность умереть от него в течение любого отдельно взятого года — 0,1 %. Вероятность умереть от него в некоторый момент в течение жизни равна 20 %. Конечно, как мы видели в части 1, это касается всей совокупности американцев. Если нам будет известно что-то о конкретном человеке, например история сердечных заболеваний в его семье, курит он или нет, каков его вес и возраст, мы сможем дать более точную оценку, используя условные вероятности.

Заболеваемость может быть высокой, в то время как распространенность и смертность — относительно низкими. Пример тому — обычная простуда. В течение года простудиться могут миллионы людей (высокая заболеваемость), но почти в каждом отдельном случае все быстро проходит, и поэтому распространенность — количество людей, у которых выявлено данное заболевание в определенный момент, — может быть низкой. Некоторые заболевания встречаются довольно редко, некоторые принимают хроническую форму, с какими-то легко справиться, поэтому заболеваемость может быть низкой (не так много случаев заболеваемости в год), распространенность — высокой (все случаи, вместе взятые, когда люди продолжают жить с заболеванием), а смертность низкой.

Как мы видели, часто, оценивая факты и доказательства, люди игнорируют цифры и названия осей, но наряду с этим часто игнорируют и вербальные описания. Вспомните часть 1 и карты Соединенных Штатов, на которых изображены данные о первичном коэффициенте рождаемости. Вам было интересно, что это такое? Вы могли представить себе, что определение этого коэффициента можно уточнять по-разному: например, родился ребенок живым или нет, выживет ли он в течение первых недель и т. д. Можно подумать, основываясь на слове «первичный», что речь идет о каком-то сыром, чистом, необработанном числе. Но это не так. Статистики пользуют термин «первичный коэффициент рождаемости», чтобы подсчитать живорожденных детей (следовательно, речь идет об исправленном, скорректированном числе, в него не входит число мертворожденных младенцев). Поэтому, принимая решение, запускать ли компанию по производству подгузников, вам необходимо знать первичный коэффициент рождаемости, а не общий ее уровень (потому что общий уровень рождаемости включает и малышей, которые не выжили во время родов).

Кстати, сопряженный с этим показатель, первичный коэффициент смертности, показывает количество людей, умирающих в любом возрасте. Если вычесть этот показатель из первичного коэффициента рождаемости, вы получите уровень естественного прироста населения — показатель, который представляет большой интерес для руководящих кругов (Томас Мальтус44 тоже им интересовался).