Știința datelor: putere și responsabilitate

Știința datelor este de fapt o aplicație a ceva ce Spiderman a spus odată: „cu o mare putere vine o mare responsabilitate”.

Abilitățile în știința datelor sunt atât de puternice și (încă!) atât de rare, încât atunci când le demonstrați, oamenii vor crede că puteți chiar merge pe apă. Un astfel de expert ajunge să fie foarte căutat (și bine plătit). Oamenii îi vor cere în mod constant să lucreze cu date noi, să elaboreze diagrame, predicții și perspective și, practic, să facă magii. Va fi tratat ca un guru, cam cum oamenii merg la oracol când doresc ceva.

Acest lucru este ultra-cool, dar și periculos. De ce periculos? Un motiv simplu: pentru că atunci când faci o afirmație legată de date, oamenii te vor crede. Aproape sigur fără să se îndoiască de tine. Cei mai mulți dintre colegii tăi nu vor avea experiența sau înțelegerea necesare pentru a-ți verifica rezultatele strălucitoare. Și nu le-ar trece prin cap să facă asta oricum – la urma urmei, tu ești vrăjitorul.

Adevărul este că știința datelor trăiește pe marginea incertitudinii. Cu bila noastră de cristal, putem face afirmații non-evidente despre trecut sau prezent și chiar să prezicem viitorul, dar la fel ca în toate „cunoștințele”, trebuie să o luăm în considerație întotdeauna cu titlu provizoriu. S-ar putea să credem cu un procentaj de 95% că bărbații sunt plătiți mai bine decât femeile … dar aceasta este doar 95% încredere, nu 100%. Este posibil să avem motive să credem că creșterea salariului minim într-un oraș va duce la scăderea sărăciei cu 3% … dar există o șansă de 1 din 20 să o scadă cu până la 6% sau chiar să o crească cu 1%.

Principiul permanent este că ar trebui să fii mereu sincer cu privire la limitele afirmațiilor tale îndrăznețe, la avertismentele din spatele frumoaselor tale diagrame, și la nivelul probabilității ca ipotezele tale să se dovedească a fi greșite. Ce-i drept, dacă faceți acest lucru, veți părea ceva mai puțin magic. Există o mulțime de prezicători la televizor care ascund în mod deliberat nivelul de incertitudine din analizele lor, astfel încât să pară mai sigure (și mai impresionante) decât sunt cu adevărat. Pentru a fi oameni de știință responsabili de date, totuși, vom apela la zicerea lui Spiderman și vom fi în sinceri și transparenți cu privire la exact ceea ce am găsit și la ce ne-ar putea lipsi.

Crede-mă, asta te va face suficient de puternic!

Sursa: Stephen Davies, The Crystal Ball – Instruction Manual, Vol. 1: Introduction to Data Science, v. 1.1. Copyright © 2021 Stephen Davies. Licența CC BY-SA 4.0. Traducere și adaptare: Nicolae Sfetcu