Саманта Клейнберг - Почему

Одна из идей решения ЭПР-парадокса – это обратная причинность (которую иногда именуют ретропричинность ю). Она допускает, что причины могут влиять на события прошлого, а не только будущего. Если частица, меняя состояние, послала сигнал другой, связанной с ней частице в некий момент времени в прошлом, чтобы та также изменилась, тогда перемена состояния не требует, чтобы информация передавалась быстрее скорости света (хотя это предполагает некие квантовые «путешествия во времени») [165]. Мы примем за данность, что время течет в одном направлении, и даже если мы не наблюдаем события как последовательные, причина наступает раньше следствия.

Может ли исчезновение пиратов вызвать повышение температуры в глобальном масштабе? Правда ли, что поедание сыра моцарелла побуждает изучать информационные технологии? [166]В самом деле поставки лимонов в страну снижают количество аварий на дорогах?

На рис. 4.2 (a) показана взаимосвязь между импортом лимонов и количеством погибших в ДТП: чем выше объемы импорта, тем меньше смертельных случаев [167].

Рис. 4.2.Объемы ввоза лимонов в США (в тоннах) и смертность на дорогах в США [число летальных случаев на 100 человек]: а) как отношение одной переменной к другой и б) как временн а я функция

Хотя коэффициент корреляции Пирсона для этих данных составляет –0,98, что означает практически абсолютное отрицательное соотношение, никто почему-то до сих пор не предложил увеличить импорт цитрусовых, чтобы снизить количество погибших на дорогах.

А теперь взглянем, что получится на рис. 4.2 (б), если выстроить график данных по импорту и смертельным случаям в виде временн о й функции. Выходит, импорт со временем неуклонно падает, а смертность за тот же период растет. Данные на рис. 4.2 также представляют динамический ряд в обратном хронологическом порядке. Но мы можем заменить импорт лимонов любым другим динамическим рядом, падающим во времени (долей рынка Internet Explorer; акваторией арктических вод, покрытой льдом; распространением курения в США), и обнаружить точно такую же зависимость.

Причина в том, что подобные временн ы е ряды не стационарны, а это значит, что их свойства – к примеру, средние значения – со временем меняются. Например, дисперсия свойства может модулироваться: средний объем импорта цитрусовых окажется стабильным, а годовые колебания – нет. Спрос на электроэнергию при двух подсчетах в год может проявить нестационарность, поскольку общая потребность будет, вероятнее всего, со временем расти, а тенденции – зависеть от сезонности. С другой стороны, результаты длинных серий подбрасывания монеток считаются стационарными, поскольку вероятность выпадения орлов или решек в каждой временн о й точке абсолютно одинакова.

Если на длинном временн о м горизонте наблюдается одинаковый (или абсолютно противоположный) тренд, некоторые ряды будут коррелировать, но это не значит, что один фактор станет причиной другого. Существует и другой метод поиска корреляций без соответствующей каузальной зависимости. Если цена на все акции в определенной группе за конкретный промежуток времени растет, можно обнаружить корреляцию между этими ценами, даже если дневные тренды совершенно отличаются.

В другом примере, который показан на рис. 4.3, количество диагнозов аутизма растет в том же темпе, что и число кофеен Starbucks [168], поскольку и те и другие показатели растут по экспоненте – но то же справедливо и для многих других временн ы х рядов (ВВП, количество веб-страниц и научных статей). Здесь причинно-следственная связь весьма правдоподобна, но это далеко не всегда так, и можно придумать кучу убедительных историй, объясняя различные корреляции динамических рядов. Если бы я вместо этого взяла, скажем, процент домохозяйств [169]с высокоскоростным интернетом, вряд ли можно было найти убедительные свидетельства взаимосвязи, кроме того, что – уж так случилось – оба фактора растут со временем. Хотя кое-кто мог бы и придумать объяснение их взаимоотношений. Но это всего лишь корреляция, которая легко исчезнет, если мы учтем разную степень детализации данных по времени или сделаем поправку на их нестационарность.

Рис. 4.3.Два нестационарных динамических ряда, которые кажутся коррелирующими только потому, что оба со временем растут по экспоненте

Еще один вид нестационарности – если группа населения, среди которого проводилась выборка, изменяется со временем. В 2013 году Американская кардиологическая ассоциация (American Heart Assosiation, AHA) и Американская коллегия кардиологов (American College of Cardiology, ACC) выпустили новые справочники по борьбе с избытком холестерина вместе с онлайн-калькулятором, чтобы прогнозировать риск инфарктов и инсультов на 10 лет вперед [170]. Однако некоторые исследователи обнаружили, что калькулятор завышает риски на 75–100 %, что может вести к назначению избыточного объема лекарств, потому что рекомендации основаны на уровнях риска для каждого пациента [171].

Калькулятор учитывает такие факторы риска, как диабет, гипертензия и курение, но не берет – и не способен брать – в расчет все возможные моменты, влияющие на уровень риска, к примеру, подробную историю курения в прошлом. Коэффициенты в уравнениях (значимость каждого фактора) оценивались на основании данных, собранных в 1990-х годах, поэтому допущение заключается в том, что и другие свойства этой группы населения совпадут для ее текущего состава. Однако привычки курильщиков и другие важные факторы касательно образа жизни со временем изменились. Согласно анализу Кука и Ридкера (2014), 33 % белого населения на дату начала долгосрочного исследования курили по сравнению с 20 % той же группы на сегодня [172], что дало иной базовый уровень риска и в потенциале привело к переоценке этого фактора [173].

Мы часто говорим о внешней валидности, то есть можно ли экстраполировать некое заключение за пределы исследуемой выборки (подробнее об этом – в главе 7). Но есть и другой тип валидности – по времени.

Внешняя валидность определяет, как то, что мы узнаём в одном месте, способно информировать, что будет происходить в другом: к примеру, смогут ли результаты выборочного контролируемого эксперимента в Европе сказать что-либо об эффективности этого лекарства в США? Со временем также могут наблюдаться изменения в причинно-следственных взаимосвязях (новые законы спровоцируют перемены, влияющие на цену акций) или их силе (если люди начнут читать новости только в Сети, печатные объявления утратят воздействие на умы). Точно так же рекламный агент может выяснить, как конкретная социальная сеть влияет на объем продаж; но если цель, с которой люди пользуются соцсетями, со временем изменится, эта зависимость прекратит существование (например, вместо того чтобы «френдить» только близких друзей, люди начнут массово расширять знакомства).