Нет ничего лучше статистики для того, чтобы придать заявлению видимость истины. Тем не менее, цифры легко можно искажать и искривлять, подгоняя тем самым под самые разные нужды.

Обработка экономической и социальной статистики в такой стране, как наша, которая всегда отличалась врожденной картезианской рациональностью и любовью к математике, зачастую вызывает нешуточное изумление. Дело в том, что другая сторона нашей одновременно «литературной» и сильно политизированной культуры становится мощным противовесом для этого культа точности, противовесом, который мог бы объяснить отношение к цифрам, а также стремление не замечать противоречий в пристрастной трактовке статистических данных и нарушении правил их представления. Такое поведение еще можно как-то понять среди зацикленных на грядущих выборах политиков, однако оно выглядит удивительным среди журналистов и совершенно сбивает толку среди тех, кто по идее должен заниматься проверкой подлинности фактов в наших крупнейших СМИ.

В этой среде можно выделить десять главных способов «обработки» количественных данных:

1. Самый радикальный способ: скрыть неудобные для нас цифры! Такое стремление в затемнении нежелательных политических данных может прекрасно проиллюстрировать ситуация вокруг сланцевого газа. Нам по закону запрещено знать самое важное в этом вопросе, то есть полученные в ходе разведки данные насчет наших ресурсов. Эти сведения совершенно необходимы для принятия любого политического решения по ключевой для государства проблемы, однако у них на пути стоит священный «принцип предосторожности»... Да, ведь знания — такая опасная штука! Такое странное отсутствие любопытства характерно и для другого вопроса, на котором красуется штамп «социальная справедливость»: речь идет о выходе на пенсию в 60 лет для тех, кто пошел на работу еще в самом юном возрасте. Никто не захотел всерьез задуматься над тем, кому по-настоящему будет выгодна эта реформа (или скорее даже контрреформа): сочетание трех главных критериев (досрочные социальные отчисления, беспрерывная карьера и определенное число детей для женщин) в первую очередь играет на руку чиновникам.

2. Отрицание общепринятых фактов — это ваше второе решение. Так, например, гибкость рынка труда, заявляют нам, «не позволяет сократить безработицу», хотя все, я подчеркиваю, все результаты говорят совершенно обратное: при равных показателях экономического роста безработица в «гибких» странах в среднем на 2-4% меньше, чем в «жестких».

3. Очернение неудобных источников. Недавние споры вокруг прогулов в государственных ведомствах стали прекрасной возможностью заявить о неточности и неполноте имевшихся данных, в связи с чем был сделан вывод о... невозможности сделать этот самый вывод. Тем не менее, частичные данные могут служить индикаторами для глобальных тенденций, а у историков даже существует поговорка: «Неправильной цифре — правильный график». В любом случае, неполнота статистических данных должна была бы подтолкнуть к их углублению, а не вести к отказу от рассмотрения вопроса. Другими словами, прогулы чиновников — это не выдуманный предмет для споров, как у нас могли бы написать, а настоящая проблема.

4. Подмена на неподходящие (или лишь отчасти подходящие) данные относительно рассматриваемого вопроса. Так, по вопросу иммигрантов можно сообщить данные насчет иностранцев, общая конкурентоспособность сводится к цифрам почасового производства, а возраст окончания трудовой деятельности заменяют на возраст выхода на пенсию.

5. Если четкие цифры продолжают упрямо стучаться к нам в дверь, у нас все равно остается мощное оружие: выгодное нам представление статистических данных с помощью подходящей формулировки пунктов сравнения, а также использования разнородных источников, групп и временных показателей. Таким образом, можно рассмотреть ситуацию в различных государствах в совершенно разной международной обстановке, смешать краткосрочные тенденции с долгосрочными перспективами, «сгладить» цифры за целый год или за один его период, чтобы скрыть неудобные скачки. Взгляните на ситуацию за 2012 год: разве кто-то из нас обратил внимание, что общее число потерянных рабочих мест за год (чуть менее 100 000) приходится на период с июня по декабрь?

Далее, когда речь заходит об интерпретации цифр, нужно отметить лень и характерные ошибки в суждениях:

6. Обычное искажение смысла. Так, например, у нас писали, что массовый перевод сотрудников на частичную занятость вместо увольнения в Германии во время кризиса 2008-2009 годов служит наглядной иллюстрацией «жесткости» трудовых отношений в этой стране!

7. Перечисление вместо рассуждения. Это касается конкурентоспособности (уже после отрицания существования проблемы, см. описанные выше методы 1, 2 и 3), которая «включает в себя множество других факторов помимо стоимости труда». Да, но если эта самая стоимость относительно завышена, «другие факторы», такие как инновации и торговый динамизм, тоже находятся под угрозой.

8. Представление соотнесенных фактов в качестве причинно-следственной связи. «Нынешний кризис носит одновременно финансовый и бюджетный характер. Таким образом, банковский кризис является причиной долгового кризиса». «В нашей образовательной системе наблюдаются высокие показатели повтора года и неудачной сдачи итоговых экзаменов. Таким образом, повтор года влечет за собой провал на экзаменах».

9. Асимметричная причинно-следственная связь. «Процветание при правительстве Х связано с хорошей экономической политикой». «Процветание при правительстве Y связано с хорошей международной обстановкой». И обратное при плохих результатах!

10. Противоречие в констатации фактов и/или последующем суждении. «Прошлое правительство резко сократило финансирование государственных ведомств и значительно увеличило дефицит бюджета». «Евро слишком сильный, что вредит экспорту Франции и играет на руку немецкому экспорту». Понимайте, как хотите!

Нет, «цифры не говорят того, что мы хотим заставить их сказать»

Читатель сам без труда сможет дополнить этот список, который состоит из наглядных и знакомых всем примеров. Тем не менее, ему не стоит думать, что у нас «можно заставить цифры сказать все, что нам нужно». Все упирается в существование правил интерпретации статистики, которые точно такие же, как и в интерпретации любой информации, то есть настолько же далеки от наивного принятия данных, как и от губительных опасностей гипертрофированного критицизма:

1. Уважение к данным, которые приводят грамотные и независимые источники.

2. Связность и уместность аналитических методов, которые должны сравнивать сравнимое и придерживаться одного принципа в интерпретации данных.

3. Эффективность анализа. Наилучшие показатели достигаются при учете как можно большего количества изученных случаев.

Англосаксы описывают эти требования как точность, последовательность и полноту. Несчастным невдомек все тонкости нашего национального «картезианства»...

Кристоф де Вогд, преподаватель политической истории, историографии и риторики в парижском Институте политических исследований.