Роберт Стернберг - Интеллект успеха

Джон Хантер и Франк Шмидт не прочь «подкорректировать» статистические данные, чтобы они выглядели более впечатляющими [119]. Но они по крайней мере пишут для профессионалов, которые в состоянии разобраться в манипуляциях авторов. Но если искать действительно яркую иллюстрацию высказыванию Марка Твена о том, что бывает ложь, страшная ложь и статистика, нельзя не вспомнить о Хернштейне, Мюррее и их книге «Кривая Белла» [120]. Хернштейн и Мюррей, подобно Хантеру и Шмидту, стремятся убедить своих читателей в том, что IQ-тесты предсказывают практически все, включая успех и в реальном, и в академическом мире. Но они просто манипулируют – как статистикой, так и своими читателями.

Каждый, кто знаком с элементарной статистикой, очень четко понимает, что наличие корреляции вовсе не означает существование причинной связи. Другими словами, если одна переменная связана с другой, это не значит, что первая как-то обусловливает величину второй. Может случиться и так, что именно вторая переменная обусловливает значение первой или они обе могут быть связаны с третьей переменной, которая и влияет на их величину. Предположим, например, что мы сравниваем норвежцев и нигерийцев. Существует очень большая величина корреляции между черным цветом кожи и проживанием в Нигерии. Но черный цвет кожи не делает вас автоматически нигерийцем, равно как и гражданство Нигерии не окрашивает вас сразу в черный цвет. Во всяком случае, норвежцы вполне могут перебраться в Африку и принять нигерийское гражданство, но с цветом их кожи вряд ли произойдут радикальные перемены. В данном случае корреляция связана, скорее всего, с третьей переменной более высокого порядка – с тенденциями расселения различных рас. Вот вам пример того, что наличие корреляции не вызывает причинной связи.

Рассмотрим теперь типичный пример от Хернштейна – Мюррея. Они утверждают, что 10 процентов очень ярких индивидуумов, 14 процентов просто ярких индивидуумов, 15 процентов нормальных индивидуумов, 19 процентов тупых (терминология авторов) индивидуумов и 22 процента очень тупых индивидуумов месяц или более не могли найти работу в течение 1989 года [121]. Здесь, как и везде, они пытаются убедить вас, что тупость не сулит ничего хорошего – в данном случае повышает шансы остаться без работы. Но является ли малость величины коэффициента умственного развития причиной безработицы? Ни для кого не секрет, что отсутствие занятий, требующих постоянного напряжения ума, ведет к снижению IQ [122]. Таким образом, вполне можно утверждать, что безработица является причиной низких IQ. Но более вероятно, что и низкие IQ, и проблемы с трудоустройством связаны с причинами более высокого порядка, например с неспособностью общества предоставить достойное образование и работу всем своим гражданам или с отсутствием системы, обеспечивающей гармоническое развитие академических и практических навыков.

Хотя Хернштейн и Мюррей, безусловно, знают о том, что нельзя смешивать корреляции и причинные связи, они часто об этом забывают. Все данные, приводимые в их книге, касаются корреляций. Абсолютно все! Они действительно показали существование статистической связи IQ и различных аспектов успеха в жизни в их интерпретации. Их графики выглядят очень впечатляюще. Но восемьсот страниц убористого текста и бесконечных графиков оставляют мало шансов добраться до приложения 4 этой книги. Даже те, кто его прочитает, могут там ничего не понять – нужны основательные знания далеко не элементарной статистики. Что же говорится в этом приложении, если отбросить сложные уравнения и заумную терминологию?

Там признается, что в подавляющем большинстве статистические связи, на основе которых Хернштейн и Мюррей делают все свои выводы, являются слабыми. Типичная доля вариаций среди людей, которая учитывается в анализе авторов, не превышает 10 процентов. Я не ошибся, меньше 10 процентов! Вся доктрина книги строится на таких слабых статистических связях, что можно было бы просто посмеяться над авторами, если бы речь не шла о бестселлере, который сегодня не цитируют разве что самые ленивые. Вся аргументация возведена на фундаменте из папье-маше, который слегка раскрашен под бетон.

Итак, мы вернулись к тому, с чего начали. Даже если принять статистику Хернштейна и Мюррея, получается, что IQ учитывает менее 10 процентов различий между людьми, которые проявляются во всем многообразии реального мира. Если говорить о прогнозировании профессиональных успехов, я готов уступить IQ не более 4 процентов. Но каковы бы ни были разночтения, цифры все равно очень маленькие. Даже если согласиться на раздутые (с моей точки зрения) данные Хантера и Шмидта – 25 процентов, – все равно 75 процентов вариаций остаются без объяснения. Очевидно, чтобы понять, почему так различаются люди с точки зрения достижения успеха в реальном мире, нужно привлекать кроме IQ и другие аспекты.

Я полагаю, что любовь ученых (и не только их) к статистике объясняется тем, что она позволяет отвлечь внимание от того, как плохо подтверждаются их теории на уровне индивидуальных случаев. Если статистические критерии учитывают 10 или даже 25 процентов вариаций в группе, уровень индивидуального предсказания является крайне низким. О каком реальном прогнозе может идти речь? Если вас волнуют только обобщенные групповые данные, можно считать, что дела идут не так уж плохо. Если посмотреть на все это с точки зрения жертв прогноза – отвергнутых, которым пророчили успех при поступлении на работу, и принятых, которым предсказывали провал, – результаты приобретут совсем другой смысл.

Мы уже говорили о принципиальных отличиях академического интеллекта и интеллекта практического [123]. С какой стороны ни посмотришь, между проблемами реального мира (теми, что определяют течение нашей жизни) и академическими задачами лежит «дистанция огромного размера»:

1. Академические задачи вам преподносят на серебряной тарелочке, хотя иногда серебро это изрядно потускневшее. Учителя подробно рассказывают о том, что нужно делать. В учебниках четко формулируются условия задач, а в тестах – вопросы. Человек превращается в отвечающую часть автомата вопросов и ответов. Но в реальном мире отсутствует задающая вопросы часть автомата. Часто бывает неясно, в чем состоит проблема или вопрос. Например, что конкретно не так в ваших взаимоотношениях и что нуждается в совершенствовании? В теоретическом (академическом) контексте вам указывают недостаток и предлагают устранить его. В реальной жизни необходимо уметь не только исправлять, но и – что самое главное – находить то, что нуждается в исправлении.