Читать книгу - "Почему. Руководство по поиску причин и принятию решений - Саманта Клейнберг"

Согласно одному из немногих исследований, продемонстрировавших вообще какую-то эффективность информации о калорийности в ресторанных меню, скромное снижение жирности заказываемых блюд, почти целиком отнесенное на счет еды, наблюдалось в Starbucks^[364]. Это шестипроцентное снижение (от 247 до 232 калорий в среднем за заказ) в основном стало следствием сокращения количества заказываемых блюд, а не менее калорийных продуктов. Но клиенты сетевых кофеен приходят туда, как правило, не за едой.

Значимо шестипроцентное сокращение или нет, зависит также от того, компенсируют ли клиенты недобранные калории в другое время. Тогда любое исследование, выявившее наличие эффекта, возможно, не учитывает рестораны другого типа, которые подают иную пищу и обслуживают посетителей с непохожими запросами. Даже если мы обнаружим, что заказы людей различаются, все равно не сможем тут же отнести этот факт на счет представленной информации о калориях. Может же случиться, что рестораны изменили состав меню, снизив жирность некоторых блюд или удалив какие-то позиции еще до того, как проставили данные о калориях^[365]. Хотя в каком-то смысле это может означать, что принятие закона увенчалось успехом, так как его следствием стало предложение более здоровой еды, но, скорее всего, воздействие печатных расчетов калорий на поведение потребителей преувеличено.

* * *

Как перейти от причин к решениям? Знания о том, что пробежки благотворно влияют на сердечно-сосудистую систему, вовсе не достаточно, чтобы решать, заниматься бегом или нет. Знания о том, что потребление соли у некоторых людей вызывает гипертензию, недостаточно, чтобы вынести решение о реализации политики в масштабах всей страны по поводу количества соли в пище. Будь мир идеален, мы бы решали, что делать, исходя из неопровержимых результатов тщательно спланированного эксперимента. Но в реальности мы вынуждены действовать на основе неполной и несовершенной информации. В одних случаях эксперимент невозможен, а в других может не хватать времени или ресурсов, чтобы дожидаться однозначных результатов.

В общем, информация бывает различной. В этой главе мы попытаемся увязать рассмотренные теории в единый комплекс соображений, которые следует принимать в расчет при оценке каузальных утверждений. Мы посмотрим, какого рода информация нужна для подтверждения причинной зависимости и что такое хорошее доказательство, в котором наличествуют необходимые свойства. Причина повышает вероятность следствия – это неотъемлемое свойство каузальности. Но различные способы это продемонстрировать могут привести к неожиданным выводам.

Выявление причин, разумеется, первый шаг, но для успешной выработки политики в отношении каждого человека и всего населения понадобится больше данных. Когда мы решаем предпринять некое действие, будь то смена значков ресторанного меню для поддержки здорового образа жизни или определение лекарства для снятия головной боли, мы выбираем из множества путей, ведущих к желаемому следствию. Причина, дающая результат в одном месте, может абсолютно не сработать в другом или вызвать побочные эффекты (как позитивные, так и негативные). Мы обсудим, как предсказать последствия вмешательства и сделать лучший выбор.

Не все причины равно поддаются вмешательствам, а наши воздействия не всегда и не только обусловливают реализацию причины, не меняя больше ничего.

Мы рассмотрим, почему нужно думать, какую причину использовать, чтобы вызвать к жизни следствие (например, печатать данные о питательной ценности или в обязательном порядке требовать считать калории в блюдах), а также как реализовать саму причину (например, бонусы за указание жирности или штрафы за невыполнение этого требования) и предсказать, что еще может измениться в итоге (например, переделка ресторанного меню ведет к росту потребления низкокалорийных подсластителей).