Сходил в отпуск и дочитал ещё одну книжу по одной из любимых мной тем.
Книга Квентина Галлеа — это ещё одна попытка рассказать про современный причинно-следственный анализ без сложных формул и кодинга. Такие материалы, на мой взгляд, важны: они помогают популяризировать тему и постепенно формируют сообщество людей, которые мыслят в каузальной парадигме.
Что примечательного в этой книге?
🟡Будущее принадлежит людям, которые мыслят каузально. Автор утверждает, что наиболее продвинутые организации будут не просто внедрять ИИ-системы для прогнозов, а строить каузальные системы — такие, которые могут объяснять, проверять гипотезы и учиться. ИИ автоматизирует прогнозы. Следующий фронтир — каузальное мышление.
🟡Много примеров из бизнеса и исследований. Книга изобилует примерами из бизнес-среды и прикладных исследований. Больше всего мне понравилась ссылка на исследование применения ИИ в HR-рекрутменте. В нём показано, что более качественная помощь ИИ может негативно повлиять на совместный результат человека и системы: человек начинает слишком сильно полагаться на подсказки и буквально «засыпает за рулём».
Заставляет о многом задуматься, правда?
🟡Автор предлагает простой каузальный фреймворк:
1. Что является контрольной группой или прокси-контрфактом? Определите, какое сравнение проводится, и оцените его качество.
2. Есть ли что-то ещё? Ищите скрытые факторы — конфаундеры или обратную причинность, — которые могут определять наблюдаемый результат.
3. Каково направление смещения? Определите, усиливают ли эти скрытые факторы истинный эффект или, наоборот, ослабляют его.
4. Уточнение и итерация. Усильте анализ, подбирая более качественные сравнения или, при необходимости, выделяя отдельные подгруппы.
5. Можно ли экстраполировать? Оцените, можно ли надёжно перенести полученные выводы на другой контекст или на будущее.
🟡Мне понравилось, что в книге вводится понятие ошибки третьего рода: правильный ответ на неправильный вопрос. Это хорошая отсылка к ошибкам первого и второго рода из статистики, но с более управленческим и исследовательским смыслом. Иногда проблема не в том, что мы плохо посчитали. Проблема в том, что мы с самого начала решали не ту задачу.
🟡Ещё узнал, что феномен, при котором метрика становится целью и с этого момента перестаёт быть хорошим показателем, называется законом Гудхарта (Goodhart’s law). Вообще, то, как некоторые метрики создают ритуализованное поведение, — это отдельная и очень интересная для меня, как психолога-наблюдателя, тема.
Я бы рекомендовал эту книгу в первую очередь тем, кто хочет лёгкого и быстрого входа в тему каузальности. Из всего, что мне попадалось, это пока самый простой и дружелюбный заход.
#книги