ביום ראשון בערב השלימו הפטריוטס את הקאמבק הכי לא סביר בתולדות הסופרבול.

כלומר: זה לא היהבִּלתִי אֶפשָׂרִי. בטח, כמה מבינים חזו שהפטריוטים סיימו, אבל הם מבינים. מחטטי המספרים מעולם לא שללו את הפטריוטים - למרות שלרבים זה נראה כאילו הם עשו זאת:

ייתכן שהציוץ נמחק

תחזיות והדמיות נתונים גדלות טרנדיות יותר משנה לשנה, ככל שהקצב של העסק מואץ, ויותר אנשים משתוקקים ליותר מידע בצורות קלות יותר לעיכול.הניו יורק טיימס, ESPN (והבעלות שלו עלFiveThirtyEight), Vox והרבה נקודות מכירה אחרות בנו צוותים המוקדשים לקליטת נתונים, ומנסים לתקשר את משמעותם לציבור הרחב, במהירות (ובעיכול) ככל שהם יכולים.

אבל עד כמה שגרפים מסוג זה יכולים להיות ממחישים, הם גם מטעים - או לפחות, מטעים עבור חלק גדול מהציבור שיש לו אי הבנה בסיסית של מה סוג זה של נתונים מייצגים. זו בעיה שקיימת עשרות שנים...חזאי מזג האוויריודע זאת טוב יותר מהרוב - זה מתחיל עכשיו להרעיל את האמון של הציבור בניתוח נתונים באופן רחב יותר.

יום שני בלילה סיפק את הדוגמה החדשה ביותר לכך שלמרות שהם מוכשרים בלקטוע מספרים ולהפיק תוצאות נעימות לעין, השקעים הללו מתקשים לתקשר בצורה מספקת בדיוק את מה שהם מוצאים. וייתכן שהם גורמים יותר נזק מתועלת כשהם ממהרים לפרסם את הממצאים הללו.

לטעות (בהסתברות) זה אנושי

אנשים בדרך כלל בסדר במתמטיקה. עם זאת, הם נוראים בחשבונאות, או: הבנת מספרים בהקשר. זו בעיה שמדברת על הבעיה הגדולה יותר של איך אנשים מבינים את סוג עבודת הנתונים שהפכה לטרנדית, אמר ג'ו סטיינהרדט, עוזר פרופסור באוניברסיטת מישיגן סטייט, שם הוא חוקר תפיסת סיכונים. והוא המשיך, זה מתחיל להשפיע על איך אנשים רואים מומחיות מכל הסוגים.

"ככל שאנו מקבלים יותר מידע, אנשים מקבלים את הטייק אווי הלא נכון", אמר. "אני חושב שהם מאבדים אמון במתמטיקה ובמדעים. אנחנו רואים את הטיעון הזה או שאנחנו רואים [אנשים] פשוט זורקים את הידיים שלהם באוויר".

הבעיה העיקרית קשורה לבלבול לגבי ההבדל בין הסתברות לתחזית. השולטים נוטים לחזות שמשהו יקרה. חזאים, לעומת זאת, מסתכלים לאחור בנתונים כדי להבין את הנסיבות הנוכחיות - נגיד, ירידה של 28-3 ברבע השלישי של משחק כדורגל - ואז,הִסתַבְּרוּתשל דברים שונים שקורים.

התחזיות הללו אינן תחזיות. הם מדריכים. בהתבסס על הנתונים הזמינים, קבוצה תחזור מגירעון כזה באחוז מסוים מהזמן. זה לא שזה יהיה או לא יהיה; זה רק בערךסְבִירוּת. הקאמבק של הפטריוטס לא היה סביר, וזה מה שהראתה ההסתברות במשחק. זֶהלאכלומר זה לא יכול לקרות לעולם.

אפילו אנשים שמבינים את המושג הזה יכולים למצוא את עצמם "מרמים" על ידו, במובן זה שהם רואים בתחזית מדריך למה שבלתי נמנע בעתיד. משהו שיש לו סבירות של שלושה אחוזים הוא לא כל כך נדיר. הסיכויים להכות מספר בודד ברולטה הם 2.6 אחוזים.

ניואנס זה הולך לאיבוד בקלות. גרף הסופרבול למעלה הוביל מיד אנשים להשוות את הקאמבק של הפטריוטס לניצחון של דונלד טראמפ בבחירות על הילרי קלינטון. ההשוואה קלה; קלינטון הייתה מועדפת כמעט על ידי כל המודלים הסטטיסטיים הגדולים. המודלים האלה, כך נראה, הם חסרי תועלת או לכל הפחות לא אמינים אם האירוע הפחות סביר התרחש.

ייתכן שהציוץ נמחק

הנתונים ענוני ירשו את הארץ

שווה לחקור איך הגענו לכאן.

בתחילת שנות ה-2000, ספורט מקצועני עזר להחדיר את עולם הסטטיסטיקה החל להיות מיינסטרים למיינסטרים. ב-2003 פרסם מייקל לואיסMoneyball, אשר תיאר כיצד משרד הקדמי של אוקלנד אתלטיקס השתמש בגישה שונה לניתוח סטטיסטיקות בייסבול כדי למצוא שחקנים מוערכים בחסר. הספר עזר להתחיל קסם רחב יותר מהאופן שבו קבוצות ספורט מקצועיות החלו להשתמש בצורות מתקדמות של ניתוח נתונים כדי לבנות קבוצות שנמשכות עד ימינו.

חמש שנים מאוחר יותר, נייט סילבר יעשה זאתתחילה להשיג תשומת לבעל השימוש שלו בנתונים דמוגרפיים כדי לחזות את תוצאות הבחירות. ב-2012, הוא יציג את נקודת המפנה העיקרית בעולם ההולך וגדל של פרוגנוסטיציה מבוססת-אינטרנט, מקורית באינטרנט. המודל של סילבר חזה נכון את התוצאה הנשיאותית עבור כל 50 המדינות.

לפתע, הנתונים לא היו רק אינפורמטיביים. זה יכול לחזות את העתיד - או לפחות נראה שזו התפיסה השגויה ההולכת וגוברת לגבי מה שסילבר עושה בפועל.

בינתיים, צמיחת המדיה הדיגיטלית נתקלה בביקוש לעיתונות שנראתה טוב באינטרנט.

"במקרה אנחנו נמצאים כעת בעידן תקשורתי שבו מדיית האינטרנט בפרט יכולה לפנות לקהל משכיל יתר ולמצוא לו קהל, אם זו הבחירה שלהם", אמר צ'דוויק מטלין, עורך בכיר לתרבות ב-FiveThirtyEight. "כמו כן, האינטרנט הופך למדיום ויזואלי יותר ויותר וכזה שבו תרשימים ונתונים יכולים לעזור להציע ניתוח ודרכים להפוך את התוכן למושך יותר עבור הקוראים."

מטלין ציין שזה לא בהכרח אומר שהקוראים מקבלים את המסר. האדם הממוצע די גרוע בזהביצוע ניתוח סיכונים בסיסיאו הבנת הסתברות. זהו תגלית חדשה יחסית, שעזרה להוות את הבסיס לעליית הכלכלה ההתנהגותית, אשר בוחנת את ההשלכות הגדולות על אנשים שמקבלים החלטות גרועות. לא במקרה, זה מושג שמייקל לואיס עוזר לולהפוך פופולרי באמצעות ספר.

"המספרים טובים מאוד בלרמות אותנו ולגרום לנו להאמין בוודאות כאשר למעשה המספרים עצמם אינם מבטאים ודאות", אמר מטלין.

תירה בשליח

ארבע שנים אחרי שסילבר עזר להפוך את עיתונאות הנתונים למיינסטרים, המיסטיקה התנפצה. סילבר (והרבה עיתונאים אחרים של מותגים פחותים) עוררו את זעמם של כמעט כולם בעקבות בחירתו של טראמפ, שצפוי רבות כאנדרדוג. לחסרי הידע, החזאים הללו היו מוכרי שמן נחשים שאולי התמזל מזלם. לדעת המודיעים, הם היו שרלטנים שלא העבירו לציבור בצורה מספקת את המשמעות האמיתית של עבודתם.

זאת, למרותFiveThirtyEightלאחר שנתן לטראמפאחד הסיכויים הטובים יותר לזכות.

ייתכן שהציוץ נמחק

ייתכן שהציוץ נמחק

חוסר האמון שהתפתח סביב עיתונאות נתונים אינו נושא עצמאי. עיתונאות בכללותה כןסובל משבר אמוןזה מעורר את הקבלה של מידע מפוקפק, ואת הבעיה האמיתית של חדשות מזויפות מאוד. זה מגיע למרות הופעתן של טכנולוגיות מחשוב חזקות המספקות לנו קפיצת מדרגה אדירה בהתפתחות הניתוח של אירועי העבר.

למרבה הצער, הניתוח הזה לא אומר הרבה אם הוא נתפס כדרך לחזות את העתיד.

"או שהם מאבדים אמון במדע, ששוב מעולם לא היה מדויק יותר, או שהם מאבדים אמון ברעיון של אפילו להשתמש במספרים מלכתחילה", אמר שטיינהרד. "ואז הם חוזרים לדברים שבהם הם אוהבים להרגיש את זה בעצמותיהם."