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Por que comer sorvete está relacionado a ataques de tubarão

Por que refrigerante e sorvete estão ligados à violência? Este artigo fornece a palavra final sobre o que as pessoas entendem por 'correlação não implica causalidade'.

• O consumo de sorvete está realmente relacionado a ataques de tubarão.
• Mas a relação é correlativa, não causal.
• É impressionante como os meios de comunicação ignoram esse importante detalhe.

Refrigerantes e sorvetes estão ligados à violência. O que o quê? E as pessoas concluíram a partir de dados que fumar, chocolate e batatas fritas são bons para você. Por que quando?

Vou explicar - mas também vou mais longe e mostro ... espere ... que descobrir por que essas coisas são verdadeiras nem mesmo importa para a tomada de decisões com dados. Quem é como? É hora do momento de proclamação do esclarecimento 'correlação não implica causalidade' de clareza zen. Vamos fazer isso!

Ataques de sorvete e tubarão

Casquinha de sorvete e um tubarão.

Eric Siegel

De acordo com os dados, o consumo de sorvete está relacionado a ataques de tubarões. Como o por quê? Bem, talvez comer sorvete faça seu gosto ficar melhor? Então, você consome o sorvete e o tubarão te consome. Mas o sharksplanation mais aceito é que é sazonal. Acontece que, quando está mais quente, mais pessoas estão tomando sorvete e também mais pessoas nadando no oceano.

Isso quer dizer que não há relação causal, em qualquer direção - nenhuma dessas coisas causa a outra, mesmo indiretamente. Em vez disso, são ambos causados ​​por um terceiro fator. A boa notícia é que encontramos um link, uma conexão, uma correlação entre esses dois fatores nos dados - e isso é valioso. Os dois são de fato preditivos um do outro. Se observarmos um aumento nas vendas de sorvete, podemos corretamente determinar uma probabilidade maior de ataques de tubarão e vice-versa. Mas a má notícia é que, quando descobrimos tal correlação, muitas vezes sua causa comum, algum terceiro fator, simplesmente não está em nosso conjunto de dados. Esses dados não foram incluídos porque foram esquecidos ou talvez fosse difícil ou caro de coletar. Portanto, estamos presos a uma correlação preditiva, mas nenhuma explicação causal definitiva de por que é assim.

Refrigerante e violência

Esta manchete sobre refrigerantes transformando adolescentes em assassinos é realmente incrível.

Jezebel

Agora, o refrigerante também parece ser perigoso. Em 2011, um professor de economia e um pesquisador de políticas de saúde publicaram isso como resultado de sua pesquisa. Entre os adolescentes, eles descobriram, 'uma forte associação entre refrigerantes e violência ...' E eles também escreveram, '... beber mais de cinco latas de refrigerantes não dietéticos por semana foi associado a 9-15 pontos percentuais aumento na probabilidade de envolvimento em ações violentas ... Pode haver uma relação direta de causa e efeito, talvez devido ao teor de açúcar ou cafeína dos refrigerantes. ”Bem, depois disso, uma cacofonia de cobertura da mídia explodiu, com manchetes como, 'Soda totalmente transforma adolescentes em assassinos'. Então os céticos começaram a recuar. Agora, eles não questionavam a correlação entre consumo de refrigerante e violência. Em vez disso, eles questionaram a relação causal. Você vê, você pode concluir que existe uma ligação, uma conexão, uma associação, uma correlação entre dois fatores sem necessariamente entender por que isso acontece. O 'porquê' - a explicação - sempre envolve causalidade: algum insight sobre como as coisas influenciam ou afetam umas às outras.

A crítica aqui é que você não deve concluir que refrigerante causa violência. Em vez disso, pode ser que a dieta esteja ligada ao status socioeconômico. Adolescentes de baixa renda consomem mais junk food, incluindo refrigerantes, e a própria pobreza é um fator de risco para a violência adolescente. Agora, se essa história for verdadeira, as ligações causais mostradas aqui - como, a maneira exata em que a pobreza leva à violência - podem ser bastante complexas e um tanto multi-encenadas, mas o ponto é que esta é uma explicação alternativa plausível que não Não beba refrigerante, mesmo que indiretamente, causando violência, por isso é injustificado soar o alarme sobre os perigos do refrigerante.

Deixe-me explicar de outra forma. Mesmo que seja verdade que pessoas violentas bebem mais refrigerante, não há razão para acreditar plenamente que beber refrigerante tornará você mais violento. Isso seria como presumir que comer mais sorvete causará mais ataques de tubarão. Sorvete e refrigerante podem ser ruins para você, mas não dessa forma.

Comedores de chocolate são mais magros

A palavra-chave aqui é 'pode'. Além disso, 'não pode' se aplica igualmente.

BBC Notícias

De qualquer forma, agora uma ótima notícia: alguns vícios tentadores são bons para você, como chocolate, fumar, batata frita e café da manhã! ... é o que dizem as pessoas que presumem a causa.

“A ingestão mais frequente de chocolate está ligada a um índice de massa corporal mais baixo”, de acordo com três pesquisadores médicos e econômicos da Universidade da Califórnia que publicaram esta descoberta. Seus escritos afirmam que essa associação 'pode ​​ser causal', uma vez que o chocolate pode diminuir o depósito de gordura.

E sinalize o frenesi da mídia. Uma manchete da BBC anunciada, 'Chocolate' pode ajudar a manter as pessoas magras '', e um vídeo do Wall Street Journal com 'Parece fazer você emagrecer' na legenda começa com: 'Não faz você engordar'.

Bem, eu diria que o amor apaixonado das pessoas pelo chocolate precipita esse pensamento positivo e ousada presunção de causalidade ... mas, novamente, não posso realmente ter certeza do que causou eles para falsificá-lo. É engraçado 'causa é verdade.

Correlação não implica em causa

De qualquer forma, a descoberta de uma correlação entre dois itens não significa que um cause o outro, nem mesmo indiretamente. Isso não necessariamente nos diz nada sobre qualquer relação causal. Os corredores das universidades e as salas de bate-papo da Internet ecoam com um lembrete frequente deste aviso extremo e terrível:

'Correlação não implica em causa.'

Os estatísticos gritam absolutamente essa regra dos telhados com a mesma frequência que a imprensa popular e os hackers de big data a ignoram.

Agora, olhando para o consumo de chocolate e um índice de massa corporal mais baixo, outra explicação causal plausível seria que as pessoas se recompensam com chocolate quando perdem peso. Ou seja, o peso menor leva ao consumo de chocolate, e não o contrário.

Ou pode ser que as pessoas simplesmente comam mais chocolate porque, em primeiro lugar, não estavam tentando perder peso porque já eram magras.

Ou outra possibilidade é que a pobreza, que tem sido associada a um peso maior, também torna o chocolate menos acessível, de modo que as pessoas com uma renda mais baixa pesam mais em média e ainda comem menos chocolate.

Ou pode ser alguma combinação de todas essas diferentes relações causais. Nós não sabemos. O ponto principal é que você tem que viver nessa incerteza e evitar a tentação de presumir uma relação causal específica quando apenas a correlação foi estabelecida. Ajuste seu cérebro para aceitar essa falta de conhecimento.

Fumantes sofrem menos distúrbio de movimento repetitivo

Uma foca fumando um cachimbo.

c2.staticflickr.com

Outro exemplo: os fumantes sofrem menos com distúrbios de movimentos repetitivos. Um consultor de ergonomia descobriu que, entre os editores de um grande jornal metropolitano, aqueles que fumavam cigarros tinham menos probabilidade de desenvolver a síndrome do túnel do carpo. Será que fumar é um verdadeiro benefício para a saúde? Acho que não! O consultor acredita que foi porque os fumantes fazem mais pausas.

Essa parece uma explicação mais provável para mim, mas lembre-se de que a correlação nos dados por si só não fornece nenhuma evidência de que uma explicação é mais provável do que outra. Estabelecer cientificamente a causalidade geralmente requer a coleta de dados por meio de uma configuração experimental que inclui um grupo de controle. Mas a maioria dos dados lá fora não foi coletada para a ciência. Projetos típicos de 'big data' aproveitam a tremenda carga de dados que as empresas geram no curso normal da condução dos negócios. A explosão inestimável de dados de hoje existe apenas como um feliz efeito colateral. Esses dados, também conhecidos como 'dados encontrados', são como dados de uma pesquisa típica ou a chamada pesquisa 'longitudinal', pois não incluem nenhum grupo de controle propositalmente afastado. Portanto, o 'big data' típico serve para estabelecer correlações, mas não a causalidade.

Batatas fritas e café da manhã

Essas batatas fritas estão deliciosas.

c1.staticflickr.com

Adivinha o que mais. Pessoas que gostam de 'Curly Fries' no Facebook são mais inteligentes. Então, isso significa que comer batatas fritas torna você mais inteligente? Bem, isso o deixaria confuso. Em vez disso, os pesquisadores acreditam que foi apenas porque uma página do Facebook para esse divertido item alimentar ganhou popularidade entre um grupo de pessoas relativamente inteligentes.

E, finalmente, os homens que tomam o café da manhã correm menos risco de doença coronariana. No entanto, isso não significa necessariamente que o café da manhã mereça sua reputação como a refeição mais importante do dia. Não podemos concluir que essa conexão resulta do fato de a própria comida ser boa para você. Em vez disso, os pesquisadores sugerem que tomar café da manhã é um substituto para o estilo de vida - se você está levando uma vida ocupada e estressada, é mais provável que pule o café da manhã e também esteja sujeito a um risco maior para a saúde. Mas, mais uma vez, isso é apenas um palpite intuitivo. Como sempre, existem outras explicações plausíveis.

A causalidade é apenas um interesse de lazer

Agora, você pode estar se perguntando, o Dr. Data nem se importa por que essas coisas são verdadeiras? Ele não está pelo menos curioso? Bem, sim, com certeza - mas não é meu trabalho diário. Pessoas nas 'ciências reais', como física, química e pesquisa médica, têm um trabalho difícil para elas. Eles precisam descobrir como o mundo funciona, por que as coisas acontecem dessa maneira. Eu não os invejo - porque nós, cientistas de dados, é muito mais fácil. A maioria das implantações de aprendizado de máquina melhora a tomada de decisão sem investigar cientificamente os efeitos causais.

Na verdade, este ponto uma vez foi colocado de forma bastante direta por um diretor de análise do gabinete do prefeito da cidade de Nova York em uma entrevista publicada - e isso é real: 'Causalidade é para outras pessoas ... é muito arriscado ... Você sabe, temos problemas reais para resolver. Francamente, não posso ficar pensando em outras coisas como causalidade.

Ok, mensagem recebida!

Portanto, se um nível de risco mais alto é previsto para um indivíduo, não precisamos necessariamente entender o porquê para tomar as devidas precauções. Por exemplo, rastrear homens que pulam o café da manhã quanto a doenças cardíacas pode ser útil, mesmo que não acreditemos necessariamente que ovos mexidos e flocos de milho sejam o que faz a diferença para sua saúde.

Sobre o show Dr. Data

Este artigo é baseado em uma transcrição de The Dr. Data Show .

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