Ciclistii, rechinii si lebedele negre

Sursa: http://www.oldbike.eu/museum/magazines/humour/cycling-humour/

De multe ori, in dezbaterile privind siguranta biciclistilor, am impresia ca predomina o gandire simplista care impinge la idei pripite. M-am gandit sa scriu un articol util pentru largirea perspectivei, plecand de la premisa ca nimeni nu se naste invatat, si cunoasterea nu poate decat sa ne faca mai buni. Ce poate merge prost? :)

Francis Galton, unul dintre exponentii curentului progresivist din Britania victoriana, scria la un moment dat, referindu-se la statistica: "Am un subiect foarte important de prezentat, dar ma tem ca nu am capacitatea literara de a-l prezenta pe intelesul oricui fara sa sacrific precizia si exhaustivitatea."
Eu probabil ca voi face o treaba si mai proasta decat Galton, dar cred ca unele fenomente sunt foarte interesante si explica destul de bine multe dintre temele legate de siguranta biciclistilor.
Nota TLDR: Pentru orientare in text, am pus titluri diferitelor sectiuni.

Cap sau pajura
Riscul de ranire este intotdeauna un subiect de discutie, in special cand e vorba de portul castii. Din nefericire, nu este o problema atat de simplu de clarificat. Ca sa intelegem, trebuie sa vedem ce se ascunde in spatele notiunii de risc. Riscul se refera la posibilitatea de a pierde ceva. Cum se calculeaza probabilitatea unui risc? Foarte simplu! Se urmareste o situatie de un numar de ori, se noteaza de cate ori se intampla evenimentul al carui risc ne intereseaza. Riscul reprezinta raportul dintre numarul de evenimente si numarul de observatii. Exemplu tipic este aruncatul unei monede cu 2 fete diferite, sa le spunem "cap" (C) si "pajura" (P). In teorie, exista probabilitati egale ca moneda sa aterizeze pe oricare dintre fete (risc 50%). Ca o paranteza, sigur, in realitate, nu e chiar asa, pentru ca moneda are si cant; in plus, aruncarile de monede pot fi usor manipulate de catre persoane antrenate. Dar sa ramanem la moneda noastra teoretica si impartiala.
Cu cat numarul de observatii este mai mare, cu atat creste probabilitatea ca riscul observat sa fie mai aproape de adevar. De exemplu, daca arunc moneda de 3 ori, se poate obtine oricare din urmatoarele (2 la puterea 3) variante cu sanse egale: CCC, CCP,  CPC, CPP, PCC, PCP, PPC, PPP. Cu numai trei aruncari,  in 1 din opt cazuri (12,5%) riscul meu calculat poate sa fie 100%, ori din datele problemei stim ca riscul real este de 50%. Ce putem face pentru a impaca cele doua informatii? Aruncam moneda de mai multe ori, sa spunem 10. Din aceste zece aruncari, exista posibilitatea ca sa obtinem un risc de 100% in doar 1 din 1024 cazuri (2 la puterea 10), adica ~0,1%. Daca aruncam moneda de 100 de ori, creste foarte mult probabilitatea de a obtine un risc aproape de 50%, iar versiunea in care obtinem 100 de C sau P este ca si non-existenta (probabilitate de 10 la puterea minus 30).
Asadar, numarul de observatii al unui fenomen e important pentru a obtine niste date cat mai aproape de adevar. Acesta este unul din motivele pentru care, atunci cand cautam adevarul, nu trebuie sa ne bazam pe un singur eveniment.

Rechini contra avioane
Nu ma refer la vreun celebru film obscur. Am scris despre cum se calculeaza riscul in mod obiectiv, dar asta se pare ca nu are nicio legatura cu felul in care oamenii isi formeaza perceptia riscului.
Doi cercetatori, Tvesky si Kahneman (al doilea e premiat Nobel) au devenit celebri pentru studiile lor asupra perceptiei riscului. Ei au reusit sa arate ca, atunci cand sunt nepregatiti, oamenii nu sunt in stare sa estimeze corect riscuri.
De exemplu, sa luam intrebarea urmatoare:

In Statele Unite este mai probabila moartea ca urmare a:
1. atacului unui rechin?
2. impactului cu obiecte cazute din avioane?

Raspuns: Ambele sunt foarte rare, dar se pare ca riscul de a fi ucis de obiecte cazute din avioane este de 30 de ori mai mare, desi majoritatea oamenilor se asteapta ca punctul 1 sa fie raspunsul corect, pentru ca atacurile rechinilor sunt mult mai mediatizate. Deci oamenii tind sa atribuie riscuri in functie de situatiile pe care si le amintesc mai frecvent. Alte cateva exemple aici (explicatia in engleza).
Situatia asta seamana foarte mult cu ce se intampla cu biciclistii care au avut un accident sau au fost martori la un accident al altui biciclist. Dintr-o data, nu numai ca incep sa poarte casca, dar mai ales, ii indeamna mai mult sau mai putin agresiv si pe altii sa poarte. Riscul real de ranire ramane acelasi (sau poate chiar scade datorita schimbarii de comportament), dar este perceput ca fiind mai mare decat inainte.
Nu ajuta nici ca experientele negative se fixeaza mai puternic in mintea noastra decat cele pozitive. Daca ne gandim numai la painea cu unt care cade cu untul in jos...

Un alt exemplu de cum functioneaza mintea umana.

Ana nu e foarte vorbareata, asa ca nu o sa afli niciodata de la ea ca a fost o eleva foarte buna in scoala. Multimile de oameni o obosesc, iar serile, prefera sa stea in casa si sa citeasca, decat sa iasa cu prietenii. Sta mult pe internet si are chiar un blog unde mai scrie cateodata despre diferite fapte sociale.
Ana este cel mai probabil:
1. vanzatoare;
2. asistent universitar.

Raspuns: Asta e o intrebare capcana, pentru ca indiferent ce credem ca am aflat despre Ana din descriere, nu ne ajuta sa raspundem la intrebare. Raspunsul corect este ca exista mult mai multe vanzatoare decat asistente universitare, deci e mai probabil ca Ana sa fie vanzatoare.
Cum? Adica o vanzatoare nu poate sa citeasca si sa mentina un blog, sau sa fi avut note bune in scoala? Acest rationament se numeste stereotipizare si ne indeamna sa evaluam riscul in functie de imaginea pe care o avem despre situatia respectiva. Acum 10-15 ani, cand se aduceau in discutie biciclistii pe strazi, raspunsul era aproape unanim: "betivi". In zilele noastre se nasc alte stereotipuri: agresivi, nu respecta regulile etc. Si perceptiile biciclistilor despre soferi sunt pline de stereotipuri.

Minciuni, minciuni sfruntate si statistici
Sintagma este cel mai ades asociata cu Mark Twain, desi el o atribuie unui prim ministru britanic din secolul 19. Nu inseamna ca metoda statistica este defecta. Inseamna ca numerele pot fi usor manipulate sa spuna altceva decat spun in realitate. Va mai aduceti aminte de propaganda care mentiona procentul de ciclisti implicati in accidente care nu poarta casca, cand, de fapt, portul castii era mai frecvent tocmai in grupul implicat in accidente, fata de populatia biciclista generala? Sau toate acele studii care judeca oportunitatea echipamentului de protectie numai dupa datele de admisie in spital, fara sa spuna daca accidentele erau cumva in cadrul unor competitii sau practici extreme?

Multe din manipularile astea ale datelor statistice provin de la companii de asigurare sau grupuri de lobby pentru soferi. Acest articol din The Guardian (din nou, in engleza) trece in revista mai multe astfel de gafe. Intr-un caz, un mesaj alarmist vorbea despre cresterea numarului accidentelor in care erau implicati biciclisti, dar asta era rezultatul uneri erori care, printre altele, pretindea un numar total de biciclisti dublu fata de numarul real. Rezultatul unui sondaj pretindea ca 2/3 din biciclisti trec pe rosu, dar asta se baza pe raspunsuri voluntare (nerandomizat) unde mai putin de 2% declarasera ca trec pe rosu frecvent, restul incluzandu-i pe cei care trecusera o data sau de doua ori in viata pe rosu. In fine, cea mai recenta "statistica" amesteca loturi de studiu prea mici (va mai aduceti aminte ce important e sa ai un numar cat mai mare de observatii?) cu stereotipuri gresite si ajunge la un raspuns care nu se potriveste la intrebare (cresterea sigurantei ciclistilor prin casca si haine reflectorizante, in conditiile in care mai mult de jumatate din victime murisera striviti de camioane).

Corelatie nu inseamna cauzalitate
Pe urma mai este confuzia intre corelatie si cauzalitate, exemplificata clasic prin cresterea natalitatii in zone unde s-a constatat cresterea numarului de berze. Berzele sunt - nu-i asa? - cele care aduc bebelusii, deci mai multe berze, mai multi bebelusi... Acum serios, este un exemplu de date corelate, dar nu exista o relatie de cauzalitate intre cele doua (daca sunteti de alta parere, sunteti pe blogul gresit si nu va pot ajuta).
Aici imi vin in cap doua exemple. Cifrele clasice privind siguranta arata ca acolo unde sunt mai multi biciclisti, sunt mai putine victime; fenomenul se numeste "safety in numbers", dar siguranta biciclistilor nu este un rezultat direct al numarului lor, ci mai degraba politicile publice care promoveaza ciclismul in siguranta determina si cresterea numarului ciclistilor.
Al doilea este lauda autoritatilor australiene ca a scazut numarul de ciclisti accidentati dupa introducerea castii obligatorie. De fapt, scazuse si numarul efectiv de ciclisti ca urmare a masurii, si incepusera sa-si arate efectele diferite schimbari de infrastructura care faceau biciclismul mai sigur.

Si lebada neagra?
Am aflat recent de Nassim Nicholas Taleb si teoria sa privind lebedele negre. Oricat ne-am stradui sa prevedem viitorul, uneori se petrec evenimente greu de anticipat, care schimba fundamental modul in care vedem lumea. Exemplu clasic este atentatul asupra Turnurilor gemene, care a schimbat pentru totdeauna modul in care calatorim cu avionul (pe langa alte cateva lucruri).
Taleb insista ca se pierde prea mult timp incercand sa anticipam lebedele negre si ca ar trebui sa ne preocupam mai mult de cresterea rezilientei si reducerea vulnerabilitatilor, asfel incat o "lebada neagra" sa nu ne dea peste cap tot universul.
Recunosc ca teoria asta filosofica nu se potriveste foarte bine in articol, dar m-a facut sa ma gandesc ca seamana cu discutia despre siguranta biciclistilor. Dupa mine, pare sa sugereze ca alegerea privind portul castii ar trebui sa aiba legatura cu practica ciclista, nu cu pozele de casti sparte de pe internet.
Dar, desigur, asta e un subiect pentru alta data.