26.6.2007 / Blogy / Rado Baťo
Zdroj: http://blogy.etrend.sk/104468/knihozrut/cierna-labut
Je ťažké robiť predpovede, najmä o budúcnosti, vravieval veľký filozof a bejzbalová legenda Yogi Berra. Vedel, čo hovorí. Pohyboval sa v športe, brandži poznačenej neistotou a náhodami, ktoré rozhodujú o úspechu a neúspechu. Na rozdiel od tohto mysliteľa sú takmer všetci ostatní mimo, vyhlasuje Nassim Nicholas Taleb, autor čerstvého knižného bestsellera The Black Swan (Čierna labuť).
Ľudia denne čelia neočakávaným udalostiam. Napriek tomu počúvajú podvodníkov, ktorí vraj vedia predpovedať budúcnosť. Do tejto kategórie Taleb zahŕňa finančných analytikov, ekonómov a prognostikov, čo kreslia sofistikované grafy a tvrdia, že dokážu predvídať vývoj akciových trhov, menových kurzov a nákladov na dôchodkové sporenie o päťdesiat rokov. Predikcie sú podľa neho škandál a moderná ekonómia Veľký Intelektuálny Podvod. Ako vravieval Yogi Berra, budúcnosť už nie je, čo bývala. Vitajte vo svete Čiernych labutí.
Čierna labuť
Ľudia žijúci na severnej pologuli si mysleli, že všetky labute sú biele. Presviedčala ich osobná skúsenosť: labuť inej farby nikdy nevideli. Keď moreplavci objavili Austráliu, Európania sa dozvedeli šokujúcu informáciu – existujú čierne labute! Ponaučenie? Jediný negatívny dôkaz rozvráti pravdu, ktorá sa zdala večná. Tak ako osud moriaka, čo žije bezstarostný život dobre kŕmeného tvora, aby sa na Deň vďakyvzdania presvedčil, že život je vlastne pes.
Metafora slúži Talebovi na pomenovanie extrémnych udalostí. Čiernu labuť definuje ako neočakávaný jav, ktorý má ohromný dosah. A je spätne vysvetliteľný a predvídateľný až po tom, ako sa prvý raz objaví. Do kategórie Čiernych labutí patrí 11. september 2001, laser, internet, kríza na Wall Streete v roku 1987. Teda udalosti, ktoré šokovali súčasníkov, či objavy, ktoré mali extrémny a neočakávaný vplyv.
Prognostici sa tvária, akoby Čierne labute neexistovali. Trhy sa riadia uhladenými analýzami vykonštruovanými z historických dát. Po kríze bankári a makléri nariekajú, že to predsa nikto nemohol čakať. „Spýtajte sa portfóliového manažéra na definíciu rizika. Zavalí vás kritériami, ktoré nepočítajú s Čiernou labuťou,“ píše Taleb. Inými slovami, o skutočnom riziku toho finančný expert nevie viac ako astrológ.
Ľudia sa správajú, akoby žili vo svete, na ktorý majú extrémy zanedbateľný vplyv. Taleb ho nazýva Všednostan a ilustruje telesnou výškou. Keby na Zemi pristáli mimozemšťania, vybrali si náhodne sto osôb a odmerali ich výšku, priemer by dal vcelku presnú informáciu o vzraste ľudí. Keby sa vo vzorke nachádzal najväčší obor alebo najmenší trpaslík, nemalo by to zásadný vplyv.
Inak by to vyzeralo, keby votrelci chceli zistiť, koľko kníh priemerne predá jeden spisovateľ, a medzi vybranými by sa ocitla autorka Harryho Pottera. Joanne K. Rowling by riadne prikrášlila výsledok, aj keby bola vzorka plná priemerných spisovateľov a ľudí, ktorí sa volajú autori, lebo sa hanbia predstavovať ako čašníci. Zlá správa je, že oblasti, ktoré pokrývajú Talebovi podvodníci – ceny ropy, predaj kníh či finančné trhy –, patria do sveta Harryho Pottera. Do Extrémistanu.
Chyba je v prijímači…
Prečo sú ľudia slepí k Čiernym labutiam a uprednostňujú život vo Všednostane? Podľa Taleba je to chyba v programe. Ľudia majú tendenciu generalizovať, učiť sa z toho, čo zažili, zistili a videli. Potrebujú škatuľky, do ktorých triedia udalosti, a na základe nich robia predikcie. Je v tom dávka inštinktu: po prvom stretnutí s hladným levom má málokto chuť experimentovať, či náhodou neexistuje i priateľský exemplár. Pri každom ďalšom stretnutí človek skrátka uteká.
Evolúcia nenadelila ľudstvu schopnosť pochopiť komplexnosť pravdepodobnosti. Na základe selektívnych informácií sa človek snaží hľadať poriadok a aplikovať ho na veci nevidené. Zamieňa dôkaz absencie javu s absenciou dôkazu javu – je rozdiel mať dôkaz, že človek nemá rakovinu, a nemať dôkaz, že človek má rakovinu. To prvé je tvrdenie šarlatána, to druhé výsledok testov seriózneho lekára. Platónov odkaz navyše naučil ľudí hľadať vzorce, preferovať jednoduché teórie namiesto zložitej reality. Vyberať fakty, ktoré ich potvrdzujú, a ignorovať, že existujú skryté a náhodné príčiny.
Klasický príklad sú knihy o histórii. Po prečítaní dejín diplomacie v podaní Henryho Kissingera má človek chuť kričať, prečo tí ignoranti (naši predkovia) nezabránili prvej svetovej vojne. Veď udalosti „jasne“ smerovali ku konfrontácii. Takisto ako retrospektívna analýza expertov „ukazuje“ napätie, ktoré viedlo k občianskej vojne v mierumilovnom Libanone, odkiaľ Taleb pochádza. Takýmto pokusom vykresliť dejiny ako veľký majstrovský plán sa otvorene vysmieva. Označuje ich za bájkarsky klam, ktorý pomáha ľuďom priraďovať náhodným katastrofám zmysel.
… aj vo vysielači
Stane sa tragédia, ktorá zatrasie verejnou mienkou, a v médiách sa vyroja profesionálni kibici všetkého druhu. Vymýšľajú, fabulujú, pretekajú sa v konštruovaní teórií dokazujúcich, že k tej nešťastnej udalosti „muselo“ dôjsť, lebo… Ex post mudrlantov sú plné noviny, ale ešte horší druh ako novinári a experti na telefón sú podľa Taleba ekonómovia a finanční analytici. Pozná ich dobre: zbohatol na Wall Streete ako obchodník s derivátmi. A dodáva, že aj vďaka ignorovaniu novinových správ a ekonomických prognóz.
Ako Taleb ironicky zdôrazňuje, nesnaží sa tvrdiť, že človek zaoberajúci sa budúcnosťou nevie vyprodukovať hodnotnú informáciu – napríklad noviny sú pomerne dobré v prognózovaní otváracích hodín v divadle. Skôr je to tak, že ľudia, ktorí neprinášajú žiadnu pridanú hodnotu, sa zvyčajne vyskytujú v prognostickom biznise. Tento druh nájde robotu v J.P. Morgan Chase alebo Morgan Stanley. Zarába sedemciferné sumy, dokáže presvedčivo rozprávať, teoretizovať, vystupuje ako hviezda. Našťastie – podľa Taleba – sú idoly natoľko hlúpe, že prognózy publikujú. A možno ich následne porovnať s realitou. Tak ako to urobil napríklad psychológ Philip Tetlock.
V štúdii, ktorá zahŕňala tristo špecialistov, získal dokopy 27-tisíc predikcií politických, ekonomických či vojenských udalostí v najbližších rokoch. Konfrontácia so skutočnosťou bola zničujúca. To, že prognózy boli mimo, bola časť problému. Tetlockov výskum okrem toho ukázal, že medzi erudovaným PhD. ekonómom a stĺpčekárom v priemernom magazíne nebol v úspešnosti predikcie rozdiel. Navyše, renomovaní experti prejavovali tendenciu podceňovať možný rozsah chýb vo vlastných prognózach.
Časť toho možno pripísať obyčajnej ľudskej samoľúbosti a bájkarskému klamu. Ale Taleb má ambicióznejšie vysvetlenie: ekonómovia zlyhávajú, lebo na predikcie využívajú inštrument, ktorý funguje vo Všednostane, ale je nepoužiteľný v Extrémistane. Tento Veľký Intelektuálny Podvod, ktorý oslepuje ekonómov a nedovolí im uchopiť fenomén Čiernej labute, sa nazýva Gaussova krivka.
Gaussova kliatba
Trocha teórie: väčšina hodnôt v Gaussovej krivke je sústredená okolo stredu. Čím je hodnota extrémnejšia, čím je ďalej od stredu, tým je štatisticky menej významná. Funguje to pri telesnej výške. Nech mimozemšťania zoberú do skúmanej vzorky hocijakého chlapiska, priemerná výška sa zásadne nezmení. No Gaussova krivka je nanič, keď do štatistiky predaja kníh vstúpia Joanne Rowling a Dan Brown. Alebo do priemerného bohatstva Bill Gates. Sú to extrémy, Čierne labute, s dramatickým vplyvom na výsledok.
Katastrofa je, že ekonómovia začali Gaussove krivky kresliť po celom svete a spútavať vlastnú vedu v utopickom Všednostane. Plnom racionálnych bytostí, maximalizačných a optimalizačných techník.
Vo svete, kde sa zbierajú všakovaké historické dáta, ignorujú Čierne labute a softvér robí všetku prognostickú robotu. Revolúcia vedená Paulom Samuelssonom podľa Taleba degradovala ekonómiu z intelektuálnej disciplíny na zúfalý pokus o exaktnú vedu. „Pod pojmom »exaktná veda« mám na mysli druhotriedne inžinierske rébusy pre tých, ktorí sa chcú pretvarovať, že sedia na katedre fyziky,“ píše Taleb.
Za tragické považuje, že prv než ekonómiu ovládli empiricky slepí podpriemerní matematici, skutoční myslitelia – John Maynard Keynes, Friedrich August von Hayek a Benoît Mandelbrot – naštartovali v oblasti teórie neistoty zaujímavú prácu, no nemal ju kto oceniť. Keynesa ekonómovia spotvorili do formalizovaného jazyka, Hayeka marginalizovali ako reprezentanta obskúrnej rakúskej školy a Mandelbrotovu fraktálovú matematiku, inštrument, ktorým možno lepšie uchopiť svet náhodných javov, väčšinou ignorovali.
Krysu na nich!
Čo na kritiku hovoria sami ekonómovia? Nuž, netvária sa nadšene. Stephen J. Dubner, spoluautor bestsellera Freakonomics, aspoň pripúšťa, že pri čítaní knihy síce s Talebom polemizoval v každej tretej vete, ale jeho myšlienky sú fascinujúce. Prudšie reagujú iné hviezdy akademického neba. Na konferenciách si Taleb vypočul inzultácie svojich argumentov typu príliš komerčné, filozofické, esejistické, praktické (to je nadávka v akademických kruhoch) a akademické (to je nadávka v biznis kruhoch). Potom prišla satisfakcia.
V roku 1997 si Nobelovu cenu zo Štokholmu odniesla dvojica gaussistických ekonómov Myron Scholes a Robert C. Merton. Tí sa nechali tak uniesť vlastnými teóriami, že sa stali zakladajúcimi partnermi v špekulatívnej firme Long-Term Capital Management (LTCM), aby si ich vyskúšali v praxi. Bola to sláva, spoločnosť akademických géniov a moderných nobelovských teórií. Do leta 1998. Udalosti, ktoré spustili ruskú finančnú krízu, ležali z dosahu sofistikovaných portfóliových modelov. Ruská kríza bola Čierna labuť. LTCM skrachoval a takmer so sebou stiahol celý finančný systém.
Človek by predpokladal, píše Taleb, že portfóliových teoretikov bude čakať rovnaký osud ako tabakové firmy: budú sa zodpovedať za škody, ktoré spôsobili. Nič také sa nestalo. MBA študenti sú veselo kŕmení modernými portfóliovými teóriami a utvrdzujú sa v domnienke, že existujú len samé biele labute. Zdá sa, že ochota ekonómov opustiť pohodlie Všednostanu je jav menej pravdepodobný ako Čierna labuť.
Taleb tvrdí, že netreba zúfať. A dáva cennú radu: „Keď začujete prominentného ekonóma používať slová ako »rovnovážny stav« alebo »normálne rozdelenie«, nehádajte sa s ním. Jednoducho ho ignorujte alebo mu skúste strčiť pod tričko krysu.“
18.10.2007 / Blogy / Rado Baťo
Zdroj: http://blogy.etrend.sk/115090/knihozrut/z-grafov-sa-najeme-a-poriadne
Z grafov sa nenajeme je tvrdenie, ktoré na Slovensku zľudovelo. No vyzerá to tak, že niektoré štúdiá v Hollywoode si myslia opak. Minulý rok novinár a spisovateľ Malcolm Gladwell vyniesol na svetlo sveta príbeh firmy Epagogix.
Jej biznis vyzerá futuristicky – využíva štatistické rovnice, ktoré na základe napísaného scenára predpovedajú a optimalizujú tržby budúceho filmu. Nie div, že klienti sa službami spoločnosti priveľmi nechvália. Nevytrubujú do sveta, že spotrebu koly a popcornu v kinách zvyšuje prešpekulovaný počítačový program.
Epagogix sa v biznise presadzuje aj vďaka experimentu, v ktorom predpovedal osud deviatich filmov pred tým, než vôbec štúdio vybralo režiséra a hercov. Algoritmus bol úspešný pri šiestich filmoch. Pri niektorých sa odhad tržieb od reality líšil len o pár miliónov dolárov. Šesť z deviatich nie je oslňujúci výsledok. Ale štúdiá sú tradične úspešné v odhade tak tretiny filmov.
A čo je zaujímavé, algoritmy Epagogixu tvrdia, že na úspech má prekvapujúco malý vplyv hviezdne herecké obsadenie. Nuž štatistika nebude nepriateľ len pre Jána Ľuptáka. V láske ju zrejme nebudú mať ani Brad Pitt a Angelina Jolie. Ibaže by si zaplatili Epagogix, aby im pomáhal vyberať filmy so správnym scenárom.
Človek verzus stroj
Pre Iana Ayresa, profesora práva a manažmentu na Yale, je príbeh Epagogixu len ďalšia kapitola súboja človeka so strojom. Firma to vo filmárskom biznise zďaleka nemá vyhraté. Slovami šéfa jedného štúdia: „Keby sme zmenili naše postupy, znepriatelili by sme si množstvo ľudí. Nepozývali by nás. Naše manželky by nedostávali pozvánky na večierky. Načo si komplikovať život, aj keď ide o dobrú vec?“
Staré zvyky zomierajú ťažko. Nedá sa len tak vykričať mase producentov, scenáristov, hercov a iných filmárskych kúzelníkov do tváre, že sú na odstrel. Že ich luxusné vily, skúsenosti a recepty na úspech sú prechodná záležitosť, ktorú zmetie jeden dobre napísaný štatistický softvér. A tento príbeh sa podľa Ayresa opakuje od brandže k brandži. Dnes nie sú ohrozený druh robotníci, ktorým berú prácu mechanizované výrobné linky. Ale experti, ktorým skúsenosti a intuícia zabezpečili slávu a peniaze.
Nového nepriateľa I. Ayres nazýva super crunching – zhŕňanie a analyzovanie obrovského množstva čoraz dostupnejších dát pomocou jednoduchých rovníc. Ayresova kniha Super Crunchers je o ľuďoch, ktorí sa čísel neboja a ukazujú, že z grafov sa dá poriadne najesť. Ba čo viac. Tvrdí, že tí, čo dokážu s dátami pracovať, budú páni budúceho ekonomického sveta. Napokon, pre príklady z dnešnej reality si netreba trápiť mozog. Google či Amazon sú spoločnosti, ktoré opierajú úspech o dáta. A na základe nich sa snažia vyhovieť želaniam spotrebiteľov ešte skôr, než ich stihnú vedome vysloviť.
Na profesionálneho ekonometra môže Ayresova kniha pôsobiť takmer triviálne. Štatistická regresia – procedúra, ktorá zo surových historických dát predpovedá, ako rôzne kauzálne faktory ovplyvňujú niektorú premennú -, je stará viac ako storočie. A takmer rovnako bradatá je ďalšia štatistická zbraň – testovanie hypotézy na náhodne vybratej dostatočne širokej vzorke. Lenže I. Ayres sa snaží prehovoriť do duše skeptikom. Pre ktorých je štatistika pravicové spiknutie alebo, ako sa hovorí, presný sumár nepresných čísel. A varuje ich.
Tam, kde existuje opakujúca sa činnosť, kde sú k dispozícii kvantá historických dát či možnosť náhodných testov, všade tam to majú experti a ich intuícia nahnuté. Ľudia, akokoľvek šikovní, skúsení a empatickí, nemajú schopnosť analyzovať terabajty dát a vyvodzovať z nich predikcie, ako to dokáže rastúca počítačová kapacita. Je jedno, ako dlho sa budú tváriť, že konská sila je príjemnejšia než jazda lokomotívou. Empíria dá intuícii na frak.
Štatistika, náš nepriateľ
New England Journal of Medicine publikoval bizarný príbeh odohrávajúci sa v newyorskej fakultnej nemocnici. Lekári a praktikanti hodiny rozoberali nezvyčajné symptómy ochorenia detského pacienta, ale neboli schopní dohodnúť sa na diagnóze. Napokon sa profesor spýtal mladej praktikantky, či dospela k záveru. Jej odpoveď, mimochodom správna, znela IPEX – čo je veľmi vzácna choroba. Keď dostala otázku, ako k tomu došla, odpovedala: nahodila som príznaky do Googlu. Starší lekári boli zlosťou bez seba: „Vy ste vygooglovali odpoveď? To akože nás lekárov už vôbec netreba?“
Medicína je ideálne bojisko medzi super crunchermi a tradičnými expertmi. Jeho vydarená štylizácia je charakter nepríjemného sympaťáka zo starej školy v seriáli Dr. House. Iste, doktor so zázračnými diagnostickými schopnosťami je vzdialený od reality. Ale jeho metódy práce – pokus-omyl, sherlockovská deduktívna sila a intuícia – stelesňujú hlavné body sporu medzi klinickou a takzvanou evidence-based medicínou. „House je skvelá dráma, ale v žiadnom prípade nie návod ako robiť zdravotníctvo,“ píše I. Ayres.
Prečo? Zomierajú ľudia. V roku 1840 rakúsky lekár Ignaz Semmelweis zistil, že úmrtnosť pacientov sa znížila z dvanásť na dve percentá, keď si zdravotníci pred kontaktom dezinfikovali ruky. Dnes to vyzerá triviálne, ale vtedy to bolo rúhanie, ktoré vyvolalo prudký odpor. Semmelweisa vyhodili z kliniky, nervovo sa zrútil a zomrel v blázinci. Lekári neboli ochotní zmeniť modus operandi len preto (alebo práve preto), lebo ich na to nabádala štatistická štúdia.
Odpor trvá dodnes. Don Berwick rozpútal v roku 2004 v Amerike obrovskú kampaň na záchranu stotisíc životov po tom, čo nemocnice odmietali aplikovať návrhy na jednoduchú zmenu procedúr, ktoré vychádzali z rozsiahlej empirickej štúdie. A ktoré by podľa prepočtov za pol druha roka zachránili život stotisíc pacientom. Po relatívnom úspechu kampane odštartoval koncom roka 2006 ďalšiu, tentoraz s cieľom zachrániť päť miliónov životov.
Ayres sa domnieva, že pravda je na strane empirikov. Štatistická regresia síce nenahradí ruky chirurga s dvadsaťročnou praxou, ale pomôže tam, kde sú aj storočné osobné skúsenosti málo. Skupinka škôl a privátnych firiem napríklad tvorí softvér, ktorý má pomáhať pri diagnostike. Program sa nazýva Isabel a umožňuje na základe pacientových symptómov získať zoznam najpravdepodobnejších príčin ochorenia. Isabeline databázy robia to, čo ľudský mozog sotva dokáže. Spájajú 11-tisíc rôznych chorôb s klinickými zisteniami, laboratórnymi výsledkami, chorobopismi a symptómami.
Predbežné výsledky testovania sú sľubné. V desiatich percentách prípadov Isabel pomohla lekárom zahrnúť do rozhodovania diagnózu, s ktorou by inak nerátali. Povedané inak, Housove dni sú zrátané. Keby pri diagnostike používal Isabel, píše Ayres, každá epizóda seriálu by trvala namiesto jednej hodiny štyri až päť minút. Ako filmová hviezda by sa softvér uplatnil skôr v Klinike Grace alebo v Pohotovosti, kde musia lekári robiť množstvo rozhodnutí v časovej tiesni. Áno, diagnóza sa dá vygooglovať.
Limity revolúcie
Revolúcia super crunchingu nie je nič iné, ako vzostup rozhodovania na základe dát. Je o tom, či dovolíte, aby váš výber usmerňovali štatistické predpovede vytvorené pomocou regresie a náhodných testov. O tom je vlastne celá medicína založená na dôkazoch, aj biznis firiem ako Google, Amazon alebo Epagogix. Väčšina lekárov – tak ako väčšina expertov v akejkoľvek brandži – sa naproti tomu nevie vzdať myšlienky, že diagnostika je umenie, v ktorom hlavnú úlohu hrá ich vlastná expertíza a intuícia.
Sám skepticizmus škodlivý nie je. Štatistika je len nástroj, ktorý pri nesprávnom používaní prináša nesprávne výsledky. Nassim Taleb 104468>teóriou Čiernych labutí ukazuje limity klasických nástrojov vo svete, kde majú extrémne nepravdepodobné udalosti veľký vplyv. Regresia okrem toho nie je čierna skrinka, do ktorej človek bezhlavo nahádže megabajty dát a dostane odpoveď. Medicína a iné vedy sú plné zle urobených štatistických štúdií. Farmaceutické firmy platia veľké peniaze za to, aby ukázali, že ich nový, hriešne drahý liek je efektívny. Nie za to, aby vyzdvihli výhody párkorunového generika.
Lenže I. Ayres má pravdu, že nedôvera k super crunchingu a neochota aplikovať ho je iracionálna. Najmä keď ide o nevyužité príležitosti, ktoré rastúce množstvo dostupných dát prináša. O čo by sa zlepšila kvalita verejnej správy na Slovensku, keby politici dokázali pri rozhodovaní využívať údaje, ktoré nepovšimnuté a nevyužité ležia v počítačoch úradníkov. Keby namiesto politiky hókus-pókus a mediálnej bitky ľavicových či pravicových expertov podopreli politickú agendu empirickou analýzu vlastných návrhov.
Koniec intuície?
Hoci jedna z pôvodných verzií názvu knihy znela Koniec intuície, I. Ayres ju definitívne nepochováva. Priraďuje jej inú úlohu. Super cruncher musí klásť správne otázky a sledovať vhodné premenné. Regresia dokáže otestovať, či existuje kauzálny efekt a predpovedať jeho veľkosť, ale niekto musí špecifikovať sám test. Experti nevymrú, budú teoretizovať, tvoriť hypotézy a intuitívne hľadať odpovede. Len ich overovanie by mali nechať na počítače, ak existuje dostatočné množstvo dát.
Kritici vidia v super crunchingu aj ohrozenie súkromia v násobne väčšom rozsahu ako doteraz. Ak Amazon odporúča knihy na základe predchádzajúcich nákupov a vyhľadávaní, je to služba, alebo je to rafinovaný pokus vytĺcť zo zákazníka čo najviac peňazí? Ak Google personalizuje správy, vyhľadávanie a inzerciu na základe stôp, ktoré návštevník nechá na webe, robí mu službu, alebo splošťuje jeho videnie sveta? Ak má kasíno algoritmus, ktorý mu umožňuje zasiahnuť, keď ide pravidelný návštevník prehrať príliš veľkú sumu – a pozve ho zadarmo na obed –, ide o šťastie zákazníka, alebo o pestovanie gamblerstva?
Hoci sú to zaujímavé otázky etiky i regulácie, podľa Ayresa ťažko obviňovať ekonometriu. Pri akejkoľvek inovácii, ktorá umožní efektívnejší predaj produktov, ide o obe veci naraz. Aj o uspokojenie zákazníka, aj o tučnejší zárobok. Možno sa Epagogix v Hollywoode presadí a filmoví kritici budú písať, ako tá prekliata mašina produkuje neznesiteľný brak. Na druhej strane, pochybuje ešte niekto, že hollywoodskym štúdiám ide o zisk? Rozdiel bude v tom, že to budú robiť efektívnejšie. A možno budú mať viac peňazí na experimentovanie.
A vôbec
Lenže… Autor tejto recenzie rád sám seba vidí ako experta, ktorého dlhoročné skúsenosti a intuícia sú nenahraditeľné pri plánovaní ďalších vydaní TRENDU, umiestňovaní materiálov na titulnú stranu, voľbe štylistiky, hedlajnov a podobne. Možno v medicínskej diagnostike tá štatistika funguje. Ale čo už len nejaká regresia môže vedieť o výrobe novín? A vôbec.
Ian Ayres, ekonometer a právnik je profesor práva a manažmentu na univerzite Yale. V súčasnosti edituje Journal of Law, Economics, and Organization, vystupuje v rozhlasovej šou a píše do časopisu Forbes. Okrem aktuálnej novinky Super Crunchers je autorom ôsmich kníh a viac než stovky článkov. Medzi jeho najcitovanejšie akademické práce patrí text o rasovej a rodovej diskriminácii pri predaji áut. Ayres zároveň empiricky spochybnil závery známej tézy ekonóma Johna Lotta „viac zbraní/menej zločinu“.
Ian Ayres: Super Crunchers. Why Thinking-by-numbers is the New Way to be Smart. Bantam Book (2007), 260 s