не способны привести к желаемому эффекту, получится хотя бы избежать больших затрат времени и денег. Кроме того, нужно учитывать степень воздействия. Наверное, вы слышали, что некая диета дает стопроцентную гарантию похудения. Но, прежде чем принимать какие-то решения, неплохо узнать, кто и сколько килограммов уже потерял с ее помощью, наблюдались ли отличия в ее действии на разных людей и каковы результаты в сравнении с другими диетами (например, к потере веса привела простая информированность о пищевых предпочтениях). Мы желаем одновременно оценить, действительно ли выполненные действия дали эффект (на самом ли деле публикации об энергетической ценности продуктов питания улучшили здоровье населения Нью-Йорка), и предсказать последствия будущих действий (что произойдет, если снизить количество соли в фастфуде).
Власти должны определять, как их политика повлияет на население, а также разрабатывать программы реализации желательных изменений. Скажем, ученые обнаруживают, что рацион, богатый солью, ведет к ожирению. В результате законодатели решают принять закон, направленный на снижение количества соли в ресторанном меню и готовых продуктах. Эта политика окажется полностью неэффективной, если единственным доводом в пользу связи соли и ожирения будет факт, что высококалорийный фастфуд и есть истинная причина ожирения, а в нем всегда много соли. Люди по-прежнему будут употреблять фастфуд, поэтому целевые усилия для начала должны быть направлены именно на этот момент. Мы должны быть уверены, что меняем причины, которые реально повлияют на результат. Если же нацелить их на нечто, так или иначе связанное со следствием (к примеру, запретить спички, чтобы снизить риск рака легких из-за курения), воздействия окажутся неэффективными.
Далее мы увидим, что дело еще больше усложняется, если вмешательства имеют побочные эффекты. Итак, требуется узнать не только причины конкретного результата, но и его следствия. Например, увеличение физической активности ведет к потере веса, но «компенсационный эффект» может вынудить людей потреблять больше калорий, чем они сожгли (в результате вес набирается). Вместо того чтобы отыскивать изолированные связи между отдельными переменными, следует понять более масштабную картину взаимосвязей.
Что дальше
Почему люди склонны видеть связь там, где ее нет и в помине? Как суд оценивает причины преступлений? Как построить программу экспериментов, чтобы выяснить, какое лекарство прописать пациенту? Чем дальше, тем больше миром правят данные и алгоритмы, поэтому умение мыслить в категориях причинности больше нельзя рассматривать как необязательную опцию. Нам нужен этот навык, чтобы извлекать из массивов данных полезную информацию и уверенно прокладывать курс в океане повседневных решений. Даже если вам не приходится по долгу службы заниматься исследовательской работой или информационным анализом, возможные пути использования причинных зависимостей влияют на то, какими сведениями о себе вы делитесь и с кем именно.
Чтобы