Interpretacija rezultata istraživanja nešto je čega se prirodnjački znanstvenici najviše plaše, stoga su njihove studije sve češće podložne tuđim interpretacijama, što često ispadne pogrešno. Poznati britanski statističar David Spiegelhalter u novoj knjizi pokušava ove probleme učiniti svima jasno razumljivima.

“Neizvjesnost nije intrinzično svojstvo događaja, već prije odraz znanja, perspektive i pretpostavki osobe koja pokušava razumjeti ili predvidjeti te događaje. Razlikuje se od osobe do osobe i od situacije do situacije, čak i kada su okolnosti identične. Subjektivno je i oblikovano onim što znamo ili ne znamo u određenom trenutku“.

Mišljenje je ovo zaista poznatog i vještog britanskog statističara Davida Spiegelhaltera sadržano u knjizi: “The Art of Statistics: Learning from Data”, u izdanju kuće Pelican, objavljenoj 2024. godine. Spiegelhalter u knjizi naglašava kako međuigra između slučajnosti, neznanja, rizika i sreće može oblikovati naše živote na neočekivane načine. Knjiga pruža uvod u statistiku i razumijevanje podataka, s naglaskom na donošenje odluka u neizvjesnim situacijama, a pisana je pristupačno i laicima i stručnjacima.

Za potrebe ovog teksta fokusirat ćemo se samo na aspekte ove knjige koji se dotiču klimatskih pitanja. Premda se ona primarno bavi glavnim statističkim pojmovima, zapravo naglašava važnost pravilnog postavljanja pitanja prije analize podataka te na razumijevanje podataka iz čega onda slijedi interpretacija. Knjiga je također puna primjera kako pogrešne interpretacije mogu dovesti do loših odluka i do još gorih medijskih naslova te se bavi pitanjem odgovornosti u analizi podataka i kako izbjeći pogrešne zaključke s potencijalno ozbiljnim posljedicama.

U kontekstu medijskih naslova, autor ističe kako su tvrdnje u njima često izvučene iz korelacija, a ne uzročno-posljedičnih veza. Na primjer, količina pojedenog sladoleda korelira s brojem utapanja ljudi. No, to nije uzročno-posljedična veza, budući da je uzrok za obje pojave: ljeto. Ljeti ljudi plivaju, više se utapaju nego zimi, baš kao što ljeti više jedu sladoled nego zimi. To ne znači ako jedeš sladoled i odeš plivati da ćeš se utopiti.

Spiegelhalter i klimatska pitanja

David Spiegelhalter u “Umijeću neizvjesnosti” ne bavi se izravno klimatskim promjenama kao glavnom temom, no njegova analiza statističkog razmišljanja i razumijevanja rizika itekako se može primijeniti na klimatske teme. Knjiga daje alate za procjenu nesigurnosti, razumijevanje modela i prepoznavanje manipulacija podacima — što je ključ u kontekstu klimatske znanosti.

Kao prvo, statističko oblikovanje modela klimatskih promjena podrazumijeva i određenu dozu nesigurnosti. Međutim, ta nesigurnost nije slabost modela: umjesto da je koriste za diskreditaciju znanosti, nesigurnost pomaže u razumijevanju opsega mogućih ishoda. Kako smo uzrokovali, toliko će nam biti točna predviđanja, smatra Spiegelhalter.

Drugo pitanje su ekstremni događaji i procjena rizika. Spiegelhalter se bavi pojmom “rijetkih, ali značajnih događaja” i kako procjenjivati njihove rizike. Ovo je izravno primjenjivo na analizu učestalosti i intenziteta ekstremnih vremenskih prilika povezanih s klimatskim promjenama. Kao primjer koristi toplotne udare.

Spiegelhalter naglašava važnost razumijevanja uzročnosti, što je ključno u raspravama o klimatskim promjenama. Protivnici klimatske znanosti često koriste pogrešne korelacije za diskreditaciju uzročno-posljedičnih veza.

U knjizi se ističe važnost vizualizacije podataka, kao i potencijalne manipulacije što je korisno za razumijevanje grafova o porastu temperature, razinama CO₂ i topljenju ledenjaka. Vizualizacije pomažu, ali i varaju, npr. nepotpuni grafovi o “pauzama u globalnom zatopljenju” često zanemaruju dugoročne trendove ili koriste skraćene vremenske okvire.

Knjiga objašnjava kako koristiti podatke za donošenje političkih i društvenih odluka, unatoč nesigurnostima. To je presudno za oblikovanje klimatskih politika. Spiegelhalter daje savjete kako jasno komunicirati rizike, što je ključno u klimatskim raspravama gdje skeptici često koriste zbunjujuće statistike. Autor također objašnjava kako se nesigurnost u modelima predviđanja ne bi trebala doživljavati kao slabost, već kao nužan element koji pomaže u razumijevanju stvarnosti.

Svi su modeli pogrešni, ali neki su korisni

Spiegelhalter razlikuje dvije glavne vrste neizvjesnosti: aleatornu neizvjesnost, onu koju ne možemo znati i epistemičku neizvjesnost, onu koju ne znamo. Razumijevanje ove razlike ključno je za donošenje informiranih odluka. Dok je aleatorna neizvjesnost često neumanjiva, epistemička nesigurnost može se minimizirati boljim prikupljanjem podataka, rafiniranim modelima ili dubljim istraživanjem.

Naglašavajući da su “svi modeli pogrešni, ali neki su korisni”, zalaže se za transparentnost pretpostavki i ograničenja modela. Priznavanje neizvjesnosti povećava, a ne umanjuje vjerodostojnost i povjerenje javnosti, piše u članku objavljenom u časopisu Nature. Omogućuje bolje informirane i nijansirane izbore i dovodi do boljih rezultata.

Komunikacija je važna

U doba dezinformacija i dezinformacija ključna je jasna komunikacija neizvjesnosti. Kako vjerojatnosne prognoze sve više oblikuju javne rasprave – bilo o izborima, pandemijama, riziku sigurnosti hrane ili klimatskim promjenama – dvosmislenost u komunikaciji može potkopati povjerenje.

Na primjer, ako znanstvenici ne uspiju jasno objasniti da je ”poplava jedna u sto godina”, ne znači da će se takva poplava dogoditi samo jednom u sto godina, nego da postoji jedan posto šanse da se dogodi u bilo kojem godine, ljudi bi mogli postati zbunjeni ili skeptični kada se takve poplave češće događaju. Ovaj nesporazum može narušiti povjerenje javnosti u znanstvena predviđanja i procjene klimatskih rizika, piše u časopisu Nature.

Ova knjiga “podsjeća nas da je neizvjesnost nešto što ne treba eliminirati, već razumjeti i prihvatiti”.

“Neizvjesnost je neizbježan dio života. Umijeće leži u tome da naučite mudro upravljati njime”, poručuje nam autor.