Академия: Критическое мышление в информационный век - Неделя 3

Всем привет!

Хотел бы представить конспект 3 недели курса Mindware: Critical Thinking for the Information Age (Критическое мышление в информационный век) на Coursera.

Конспект недели №3

Прогнозирование
Начнем, пожалуй, с примера:
Существует явление, называемое «Находка года» в американском бейсболе. «Находка года» - это лучший игрок года, но редко, когда один и тот же человек бывает лучшим игроком в следующем году. Это явление называется спадом второкурсника. Почему это происходит?

Давайте попробуем разобраться.

Как «Находка года» получил свой титул?
Во-первых, благодаря тому, что у него больше талантов, чем у обычного человека, намного больше и в этом году все пошло как по маслу.
В этом году было много событий, которые тем или иным образом повлияли на него:

Он получил идеального тренера.
Ему очень нравились его первые несколько игр, он уверен в себе.
Он обручился с девушкой своей мечты.

Все это повышало его производительность.
Но в следующем году он получил травму локтя, и к сожалению, его девушка рассталась с ним. И вот на второй год он уже не стал «Находкой года».
Быть «Находкой года» - это наблюдение.

Это наблюдение, основанное на очень большом числе поведений, но это все еще наблюдение.

Наблюдение = истинный результат + погрешность (ошибка)

Или можно сформулировать по другому: лучшее наблюдение в этом году - это истинный результат + удача.
Таким образом, «Находкой года» имел много вещей, которые повышали его производительность, что представляло бы ошибку в отношении того, каков его истинный результат. В следующем году некоторые другие талантливые игроки получили всю удачу. Ошибка была на их стороне.
Концепция здесь - понятие статистической регрессии.
Статистическая регрессия - экстремальные события, которые распределяются нормально, будут соблюдаться и предшествуют менее экстремальным событиям, в той степени, в которой события подвержены случайным влияниям.

Чтобы подумать о проблеме «Находкой года», предположим, что мы посмотрели лучших игроков на второй год. Были ли они лучшими игроками в первый год? Нет, потому что регрессия работает в обоих направлениях.

Как оценить влияние одного значение на другое, которое является более экстремальным?

Найти (или оценить) корреляцию между двумя типами событий
Идти на расстояние корреляции от среднего значения в направлении экстремального значения, чтобы получить оценку дополнительного значения
Например:
• если корреляция равна 0,50, перейдите от среднего к более экстремальному значению на 0,5
• Если корреляция составляет 1, то путь от среднего к более экстремальному равен 1

Базовая ставка

Рассмотрим задачу:
Представьте себе, что врач провел тест на наличие болезни среди большого числа мужчин за 50 лет. Он обнаруживает, что, если у человека есть болезнь, есть вероятность 80%, что тест выявит ее. То есть, 80% вероятность того, что мужчина получит положительный результат на болезнь.
Вася, которому 53 года, прошел тест, и он получился положительным.

Итак, какова вероятность того, что Вася болен?

Ответ заключается в том, что мы не можем знать, потому что мы также должны знать вероятность того, что человек получит положительный результат на тест, но болезни у него нет. И на самом деле все медицинские тесты допускают такие ложные срабатывания. Итак, скажем, что вы знаете, что ложный положительный показатель составляет 10% (у 10% мужчин, у которых положительный результат, на самом деле нет болезни).

Таким образом, вопрос в том, какова вероятность того, что у Васи есть болезнь, учитывая, что он получил положительный результат на тест. Мы все еще не можем знать, потому что мы также должны знать базовую ставку этой болезни у соответствующего населения. Предположим, что базовая ставка составляет 1%( 1% всех мужчин в возрасте 50 лет имеют эту болезнь).

Теперь какова вероятность что у Васи есть болезнь, учитывая, что у него положительный результат на тест. Теперь мы можем ответить на этот вопрос, хотя это сложно. Чтобы было проще, давайте подумаем о населении в 1000 человек.

Мы знаем, что у 10 из этих людей есть болезнь (базовая ставка 1%) и 8 из них были правильно диагностированы (это 80% из 10), что составляет 8 человек. 2 из них были неправильно диагностированы.
Тогда мы знаем, что всего у 990 мужчин нет болезни. Мы знаем, что 10% этих людей получат ложные срабатывания, поэтому 10% из 990 - 99.

Теперь, как мы узнаем, действительно ли у Васи есть болезнь?

Делим количество мужчин, у которых есть болезнь, и оцениваем общее число мужчин, которые получили положительный результат на тест.
Это 8 + 99, а учитывая базовую ставку получаем:
** 0,008 / (0,008 + 0,99)**
или 8/107, что = 7,5%.
Так Вася был в панике, когда услышал позитивный результат на тест, который правильно идентифицирует человека, у которого есть болезнь с точностью до 80%. Он будет освобожден, когда узнает, что фактическая вероятность того, что у него есть болезнь, не 80%, а всего 7,5%. Поэтому, если у вас есть положительный диагноз для некоторых заболеваний, вот что вам нужно знать:

Когнитивные искажения

Психологи и философы обнаружили большое количество искажений восприятия, которые имеют люди, что порождает ошибки.

Одним из самых глубоких когнитивных искажений является иллюзия объективности.

Иллюзия объективности - это убеждение, что мы понимаем мир прямым восприятием.
В то время как на самом деле наше понимание даже самой простой вещи руководствуется слоями когнитивных процессов. Философы называют эту ошибку наивным реализмом. Каждая вера в мир достигается за счет огромного наложения когнитивных процессов, действующих на объект восприятия. Эти психические процессы сами по себе лежат в основе искажений. Эти искажения приводят нас к тому, чтобы мы смотрим на мир определенным способом. Множество искажений помогают нам правильно понимать мир в большинстве случаев.
Пожалуйста, взгляните на эту пару столов.

Кажется, что стол 2 длиннее стола № 1. На самом деле они одинаковые.

Еще один тип умственного инструмента, который помогает нам понять мир - это эвристика. Это ментальные ярлыки или эмпирические правила, которые дают в целом полезные ответы на проблемы с суждением.
Эвристика - это неформальные родственные процедуры для решения разнообразных бытовых проблем, связанных с выводами и суждениями.
Эвристика доступности - оценивает, насколько легко на ум приходят определенные случаи. Она используется для оценки частоты или вероятности какого-либо события.
Эвристика репрезентативности - классифицирует что-то по своему сходству с другим типичным представителем категории. Он используется для оценки вероятности и для определения причинности путем оценки того, насколько подобный эффект связан с какой-либо возможной причиной.
Когда мы пытаемся выяснить, почему объект или человек ведут себя каким-то образом, мы склонны к дисбалансу. Это склонность видеть поведение, вызванное диспозициями, а не как ответ на ситуацию или контекст.
Это смещение обычно заставляет нас сделать фундаментальную ошибку атрибуции:
• это склонностью ошибочно рассматривать диспозиции объекта или человека как главную причину поведения, игнорируя при этом важные ситуационные или контекстные факторы.
• диспозиции включают в себя черты, способности, отношения и мотивы.

Мнение:
Это неделя курса была немного сложна для восприятия. Много примеров и терминов. Зато понимаешь насколько важно уметь правильно анализировать данные и критически подходит к оценки результата. Ведь наш мозг будет пытаться найти самые простые и часто ошибочные объяснения, как в случаи с иллюзий объективности, эвристикой и фундаментальной ошибкой атрибуции. Или когда получив позитивный результат на тест, который правильно определяет есть ли болезнь у человека с точностью 80% думаешь что человек болен, когда фактическая вероятность того, что у человека есть болезнь, не 80%, а всего 7,5%

Конспект подготовлен для Академии Голоса @academy.