Читаем Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха полностью

Как можно воспользоваться подобными данными обо всех американских налогоплательщиках, чтобы выяснить последствия жизни в том или ином районе? Наивный подход заключался бы в том, чтобы просто сравнить доход людей, выросших в разных местах. Но это привело бы нас к проблеме, которую мы уже обсуждали: корреляция не означает причинности.

Именно здесь в игру вступил ум – или, по мнению Фонда Макартуров, гений – Четти. Хитрость использованного его группой метода заключалась в том, чтобы сосредоточиться на конкретном и очень интересном подмножестве американцев – тех, которые в детстве переезжали. Поскольку весь набор данных был таким большим – помните, они рассматривали всех американских налогоплательщиков, – то и количество подобных людей было значительным.

Как же дети, переезжавшие в детстве, могут помочь установить причинно-следственные связи, относящиеся к проживанию в конкретном районе? Давайте подумаем, как это могло бы выглядеть.

Возьмем гипотетическую семью с двумя детьми, Сарой и Эмили Джонсон, и два города – Денвер и Лос-Анджелес. Предположим, что в нашем гипотетическом мире семья переехала из Лос-Анджелеса в Денвер, когда Саре было тринадцать лет, а Эмили восемь. Предположим далее, что Денвер лучше подходит для того, чтобы растить детей, чем Лос-Анджелес. Если дело обстоит именно так, мы должны ожидать, что Эмили достигнет в жизни больше, чем Сара, потому что проведет на пять лет больше в полезной для детей атмосфере Денвера.

Конечно, даже если Денвер в среднем действительно будет лучше подходить для того, чтобы растить детей, нет 100 %-ной гарантии, что Эмили с ее пятью дополнительными годами в Денвере покажет более высокие результаты в жизни. Возможно, у Сары есть какие-то преимущества, которые перевешивают меньшее количество лет, проведенных в Денвере. Возможно, Сара была более умной и превзошла сестру[80] благодаря интеллекту.

Если рассматривать десятки тысяч переехавших – что возможно, располагая данными обо всех американских налогоплательщиках, – то разница в способностях потомства будет взаимно компенсироваться. В определенном смысле всякий раз, когда семья минимум с двумя детьми переезжает из одной местности в другую, они производят тест двух районов. Если местность, откуда они уехали, лучше подходила для воспитания детей, можно ожидать, что старший ребенок окажется успешнее, потому что провел там больше времени. Если же более подходящей была та местность, куда они переместились, то можно ожидать больших успехов от младшего, потому что там он провел больше времени. Повторюсь, это будет верно не всякий раз.

Но если в вашей выборке достаточно переехавших и некоторые районы действительно лучше с точки зрения воспитания ребенка, вы должны будете увидеть систематическую разницу в результатах старших и младших, если семья уехала из этого района или приехала в него.

Кроме того, поскольку у детей одни и те же родители и, как можно ожидать, одинаковые генетически обусловленные способности, мы можем быть уверены, что стойкие отличия в результатах старших и младших обусловлены именно местностью. Умножьте это соображение на весь массив данных об американских налогоплательщиках, прибавьте кое-какую остроумную математику – и получите меру ценности всех жилых районов в Соединенных Штатах.

Итак, что же выяснили ученые? Давайте начнем с их анализа мегаполисов. Некоторые из них устойчиво дают детям преимущество. Если ребенок переезжает в правильную местность, он с меньшей вероятностью оказывается в тюрьме. Он получает более качественное образование. Он зарабатывает больше денег. Четти и его соавторы выяснили, что детство, проведенное в лучших городах (давайте назовем их супермегаполисами), может повысить доход во взрослой жизни приблизительно на 12 %[81].

Вот пять лучших мегаполисов, дающих наибольший прирост шансов ребенку в среднем:

Источник: Equality of Opportunity Project

Итак, со стороны родителя может быть мудро рассмотреть некоторые из этих мегаполисов в качестве подходящих мест для воспитания детей. Однако родители выбирают не только мегаполис, но и район внутри него.

Работа Четти и его сотрудников не ограничивается указанием, насколько хорош тот или иной мегаполис. В рамках каждого из них определенные районы дают лучшие результаты, а другие – наоборот. А некоторые районы могут оказаться выгоднее только для отдельных групп.

В своей замечательной статье Четти и его соавторы при помощи налоговых данных определяют, насколько годится каждый конкретный, даже самый маленький, жилой район в Соединенных Штатах, чтобы растить там мальчика или девочку, детей разных рас, детей с разным социально-экономическим статусом. Между мегаполисами существуют огромные различия, и некоторые из них дают выросшим там детям весьма значительное преимущество.

Перейти на страницу:

Все книги серии Библиотека ИТ. Главные книги о современных технологиях

Похожие книги

Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов
Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов

Компании в веб-пространстве тратят колоссальные средства на веб-аналитику и оптимизацию своих веб-сайтов, которые, в свою очередь, приносят миллиарды долларов дохода. Если вы аналитик или работаете с веб-данными, то эта книга ознакомит вас с новейшими точками зрения на веб-аналитику и то, как с ее помощью сделать вашу компанию весьма успешной в веб. Вы изучите инструментальные средства и показатели, которые можно использовать, но что важнее всего, эта книга ознакомит вас с новыми многочисленными точками зрения на веб-аналитику. Книга содержит много советов, приемов, идей и рекомендаций, которые вы можете взять на вооружение. Изучение веб-аналитики по этой уникальной книге позволит познакомиться с проблемами и возможностями ее современной концепции. Написанная практиком, книга охватывает определения и теории, проливающие свет на сложившееся мнение об этой области, а также предоставляет поэтапное руководство по реализации успешной стратегии веб-аналитики.Эксперт в данной области Авинаш Кошик в присущем ему блестящем стиле разоблачает укоренившиеся мифы и ведет по пути к получению действенного понимания аналитики. Узнайте, как отойти от анализа посещаемости сайта, почему основное внимание следует уделять качественным данным, каковы методы обретения лучшего понимания, которое поможет выработать мировоззрение, ориентированное на мнение клиента, без необходимости жертвовать интересами компании.- Изучите все преимущества и недостатки методов сбора данных.- Выясните, как перестать подсчитывать количество просмотренных страниц, получить лучшее представление о своих клиентах.- Научитесь определять ценность показателей при помощи тройной проверки "Ну и что".- Оптимизируйте организационную структуру и выберите правильный инструмент аналитики.- Изучите и примените передовые аналитические концепции, включая анализ SEM/PPC, сегментацию, показатели переходов и др.- Используйте решения с быстрым началом для блогов и электронной торговли, а также веб-сайтов мелкого бизнеса.- Изучите ключевые компоненты платформы экспериментирования и проверки.- Используйте анализ конкурентной разведки для обретения понимания и принятия мер.Здесь также находятся:- Десять шагов по улучшению веб-аналитики.- Семь шагов по созданию управляемой данными культуры в организации.- Шесть способов замера успеха блога.- Три секрета создания эффективной веб-аналитики.- Десять признаков великого веб-аналитика.

Авинаш Кошик

ОС и Сети, интернет