Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных

Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных
Дэвид Хэнд

Человечество научилось собирать, обрабатывать и использовать в науке, бизнесе и повседневной жизни огромные массивы данных. Но что делать с данными, которых у нас нет? Допустимо ли игнорировать то, чего мы не замечаем? Британский статистик Дэвид Хэнд считает, что это по меньшей мере недальновидно, а порой – крайне опасно. В своей книге он выделяет 15 влияющих на наши решения и действия видов данных, которые остаются в тени. Например, речь идет об учете сигналов бедствия, которые могли бы подать жители бедных районов, если бы у них были смартфоны, результатах медицинского исследования, которые намеренно утаили или случайно исказили, или данных, ставших «темными» из-за плохого набора критериев для включения в выборку. Хэнд также рассказывает о том, какие меры могут сгладить эффект «темных данных» и как их можно обратить себе на пользу. Книга будет интересна широкому кругу читателей, интересующихся дата-сайенс, программированием и статистикой.

Дэвид Хэнд

Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных

Переводчик М. Белоголовский

Редактор В. Ионов

Главный редактор С. Турко

Руководитель проекта А. Василенко

Корректоры Е. Аксёнова, А. Кондратова

Компьютерная верстка К. Свищёвв

Художественное оформление и макет Ю. Буга

© 2020 by David J. Hand

This edition published by arrangement with the Science Factory, Louisa Pritchard Associates and The Van Lear Agency LLC.

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина Паблишер», 2021

Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

?

Посвящается Шелли

Предисловие

Перед вами необычная книга. Почти все, что издается на эту тему – будь то популярная литература о больших или открытых данных, обработке данных или пособия по статистическому анализу, – основывается на том, что у вас уже есть. Речь идет об информации, хранящейся в компьютере, ящиках рабочего стола или аудио-, видеозаписях вашего смартфона. Но эта книга совсем о другом. Она о данных, которых у вас нет. Возможно, вы пытаетесь получить их прямо сейчас или когда-то безуспешно пытались сделать это, а может быть, ошибочно полагаете, что они у вас имеются. Как бы то ни было, речь пойдет о данных, которых у вас нет.

Я утверждаю и далее продемонстрирую это на многих примерах, что отсутствующие данные важны не менее тех, которыми мы располагаем. Вы сможете сами убедиться, что неизвестные нам данные являются причиной многих заблуждений, порой имеющих катастрофические последствия. Я покажу, как и почему это происходит. Затем я расскажу, как этого можно избежать – на что именно стоит обращать внимание, чтобы обойти неприятности. А в завершение, когда вы поймете, как возникают темные данные и как они создают нам проблемы, я покажу, как с их помощью перевернуть с ног на голову традиционное представление об анализе данных и, если вы достаточно проницательны, глубже вникнуть в свою область, улучшить процесс принятия решений и выбора действий.

Мое собственное понимание темных данных развивалось постепенно, на протяжении всей карьеры. Я благодарю всех, кто подкидывал мне проблемы, которые, как я постепенно осознал, были не чем иным, как проблемами темных данных. Я выражаю признательность всем, кто вместе со мной искал способы их решения. Сферы, где возникали эти проблемы, варьировались от медицинских исследований и фармацевтической промышленности до государственной и социальной политики, финансового сектора и производства – ни одна сфера человеческой деятельности не свободна от рисков, которые несут с собой темные данные.

Отдельно хочу поблагодарить тех, кто любезно согласился пожертвовать своим временем, чтобы прочитать рукопись этой книги, а именно Кристофороса Анагностопулоса, Нила Ченнона, Найла Адамса и трех анонимных читателей от издательства. Они помогли мне избежать неловкости перед вами, сократив число допущенных ошибок. Питер Таллак, мой агент, помог найти идеального издателя для этой работы, любезно давал мне советы и направлял работу над книгой в целом. Мой редактор из издательства Princeton University Press Ингрид Гнерлих была мудрым и ценным гидом в вопросах оформления проекта. Наконец, я особенно признателен своей жене профессору Шелли Ченнон, за ее вдумчивую критику моих рукописей. Благодаря ее вкладу книга стала значительно лучше.

    Имперский колледж, Лондон

Часть I

Темные данные

Происхождение и последствия

Глава 1

Темные данные

Незримая сила, которая формирует наш мир

Призрак данных

Как-то во время прогулки я встретил странного пожилого человека, который что-то высыпал на пешеходную дорожку примерно через каждые 15 м. Я не смог сдержать любопытства и поинтересовался, что это он такое делает.

– Рассыпаю слоновий порошок, – совершенно серьезно ответил он. – Слоны не выносят его запах, поэтому держатся подальше.

– Постойте, но в наших краях нет слонов, – улыбнулся я.

– Вот именно! – воскликнул он. – Это очень эффективное средство.

Этот забавный случай служит хорошим прологом для вещей куда более серьезных, о которых я собираюсь рассказать.

Каждый год корь убивает почти 100 000 человек. Один из 500 заболевших умирает от осложнений, многие страдают от необратимой потери слуха или от поражения головного мозга. К счастью, для Соединенных Штатов это редкое заболевание – например, в 1999 г. было зарегистрировано всего 99 случаев. Однако внезапная вспышка кори в январе 2019 г. привела к тому, что в штате Вашингтон была объявлена чрезвычайная ситуация. Некоторые штаты также сообщили о резком увеличении числа случаев заражения корью[1 - https://blog.uvahealth.com/2019/01/30/measles-outbreaks/ (https://blog.uvahealth.com/2019/01/30/measles-outbreaks/), accessed 16 April 2019.]. Подобное отмечалось и в других местах. На Украине в середине февраля 2019 г. число заразившихся превысило 21 000[2 - http://outbreaknewstoday.com/measles-outbreak-ukraine-21000-cases-2019/ (http://outbreaknewstoday.com/measles-outbreak-ukraine-21000-cases-2019/), accessed 16 April 2019.]. В Европе в 2017 г. было отмечено 25 863 случая, а в 2018 г. – уже более 82 000[3 - https://www.theglobeandmail.com/canada/article-canada-could-see-large-amount-of-measles-outbreaks-health-experts/ (https://www.theglobeandmail.com/canada/article-canada-could-see-large-amount-of-measles-outbreaks-health-experts/), accessed 16 April 2019.]. С 1 января 2016 г. по конец марта 2017 г. в Румынии зарегистрировано более 4000 случаев заражения и 18 летальных исходов.

Корь – коварное заболевание, распространяющееся незаметно, поскольку симптомы проявляются лишь через несколько недель после инфицирования. Болезнь поражает организм намного раньше, чем обнаруживаются ее признаки.

Это не означает, что корь нельзя предотвратить. Простая вакцинация способна иммунизировать организм, эффективно снижая риск заражения. И, действительно, национальные программы вакцинации, подобные тем, которые проводились в Соединенных Штатах, доказали свой успех. В результате большинство родителей в странах, где осуществляются такие программы, никогда не видели и тем более не испытывали на себе ужасных последствий этого заболевания.

Именно поэтому, когда родителям рекомендуют делать детям прививку от кори – заболевания, которого они и в глаза не видели, которым не болели ни их друзья, ни соседи и которое Центр по контролю и профилактике заболеваний признал неэндемичным для Соединенных Штатов, – они принимают такой совет с изрядной долей скепсиса.

Вакцинировать от того, чего вроде бы нет? Это то же самое, что использовать слоновий порошок.

Правда, в отличие от слонов, риск заражения все-таки существует, причем такой же реальный, как и раньше. Просто информация и данные, которые нужны родителям для принятия решений, отсутствуют, и риски становятся неочевидными.

Для многочисленных видов отсутствующих данных я использую обобщающий термин «темные данные». Темные данные скрыты от нас, и этот факт означает, что мы рискуем недооценить опасность, сделать неправильный вывод и принять неверное решение. Иначе говоря, наше неведение становится причиной ошибок.

Понятие «темные данные» возникло из аналогии с другим, физическим, термином – темной материей. Около 27 % Вселенной состоит из этого таинственного вещества, которое не взаимодействует со светом или каким-либо другим электромагнитным излучением и потому остается невидимым. Поскольку темная материя не видна, когда-то астрономы не подозревали о ее существовании. Но затем наблюдения за вращением галактик показали, что звезды более удаленные от центра движутся ничуть не медленнее звезд, расположенных ближе к центру галактики, что противоречит нашему пониманию гравитации. Эта аномалия вращения галактик на сегодняшний день объясняется предположением, что галактики имеют более значительную массу, чем та, о которой мы можем судить по звездам и другим видимым в телескопы объектам. Поскольку эта дополнительная масса не видна, ее назвали темной материей. И она может быть весьма значительной: согласно оценкам, наша галактика Млечный Путь содержит в 10 раз больше темной материи, чем обычной.

Темные данные ведут себя аналогично темной материи: мы не видим их, они не обнаруживаются, но все же способны оказывать существенное влияние на наши выводы, решения и действия. И, как я покажу на дальнейших примерах, если не осознать саму вероятность существования чего-то неизвестного, то последствия такой слепоты могут быть катастрофическими и даже фатальными.

Цель этой книги – исследовать, как и почему возникают темные данные. Мы рассмотрим различные виды темных данных, проследим, что приводит к их появлению, и выясним, как не допустить этого. Мы разберемся с тем, какие меры имеет смысл предпринимать, когда становится ясно, что темные данные все же имеются. А еще мы посмотрим, как этими данными, несмотря на их отсутствие, можно воспользоваться. Хотя это кажется странным, даже парадоксальным, но мы можем обернуть наше незнание себе во благо, учась принимать более правильные решения и повышая эффективность своих действий. На практике разумное использование неизвестности означает более крепкое здоровье, дополнительные деньги и меньшие риски. Я вовсе не имею в виду сокрытие информации от других (хотя, как мы увидим, намеренно скрытые сведения – это весьма распространенный вид темных данных). Речь идет о гораздо более тонких методах, которые могут стать выгодными для всех.

Темные данные принимают различные формы, возникают по разным причинам, и эта книга среди прочего содержит классификацию типов темных данных, обозначаемых как DD-тип x. Всего я насчитал 15 таких DD-типов, но не берусь утверждать, что эта классификация является исчерпывающей. Учитывая большое разнообразие причин, по которым возникают темные данные, не исключено, что полная классификация просто невозможна. Более того, многие образцы темных данных соединяют в себе несколько DD-типов – они могут действовать независимо друг от друга, а могут проявлять некое подобие синергии, усиливая негативный эффект. Но, несмотря на это, обладание информацией о DD-типах и изучение темных данных на конкретных примерах помогает вовремя выявить проблему и защититься от возможных угроз. Список DD-типов, упорядоченных по сходству, вы найдете в конце этой главы, а в главе 10 я опишу их более подробно. В книге есть указания на то, где можно встретить примеры того или иного типа, однако я намеренно не пытался перечислить все возможные места существования темных данных – в этой книге такой подход был бы излишним.

Давайте перейдем к одному из таких примеров. В медицине понятие «травма» означает повреждение с возможными долговременными последствиями. Травмы являются одной из наиболее серьезных причин сокращения продолжительности жизни и инвалидности, а также самой распространенной причиной гибели людей в возрасте до 40 лет. Компьютерная база данных TARN является самой большой медицинской базой данных о травмах в Европе. В нее стекаются данные о полученных травмах из более чем 200 больниц, в числе которых 93 % всех больниц Англии и Уэльса, а также больницы в Ирландии, Нидерландах и Швейцарии. Безусловно, это очень большой объем данных для прогнозирования и изучения эффективности медицинского вмешательства при травмах.

Доктор Евгений Миркес и его коллеги из Лестерского университета в Великобритании провели исследование этой базы данных и выяснили: из 165 559 зарегистрированных травм исход 19 289 случаев оказался неизвестным[4 - E. M. Mirkes, T. J. Coats, J. Levesley, and A. N. Gorban, “Handling missing data in large healthcare dataset: A case study of unknown trauma outcomes.” Computers in Biology and Medicine 75 (2016): 203-16.]. «Исход» в данном случае определяется тем, выживает пациент или нет в течение 30 дней после травмы. Иначе говоря, 30-дневная выживаемость неизвестна для более чем 11 % пациентов. Этот пример иллюстрирует распространенную форму темных данных – DD-тип 1: данные, о которых мы знаем, что они отсутствуют. Иначе говоря, нам известно, что травмы у этих пациентов чем-то закончились, – мы просто не знаем, чем именно.

Можно, конечно, сказать: «Нет проблем, давайте просто проанализируем 146 270 пациентов, для которых исход известен, и будем делать выводы и прогнозы на основе этой информации». В конце концов, 146 270 тоже немало – в сфере медицины это уже большие данные. Поэтому мы можем смело утверждать, что понимание, основанное на этих данных, будет верным.