Как не быть обманутым вирусными графиками? 2 часть.
Перевод статьи от Noah Smith.
Больше переводов в телеграмм-канале:
https://t.me/holyfinance
Сейчас сезон выборов, поэтому вирусные графики разлетаются быстро и яростно, поскольку каждая сторона пытается поддержать экономический нарратив, который поможет ее кандидату победить. В эти трудные, беспокойные, неспокойные времена вы, по сути, предоставлены сами себе как разумный потребитель новостей. Вы не можете доверять ни одному источнику - даже мне! - как абсолютно беспристрастному объяснителю экономических тенденций и событий. Лучшее, что вы можете сделать, - это принять столько данных, сколько у вас есть времени, и попытаться понять, что происходит, используя свои собственные способности к логике и разуму.
Но даже если я не могу быть вашим единственным идеальным источником информации, я могу попытаться помочь вам отточить свой скептицизм и распознать, когда нарратив, которым вас кормят, не выдерживает критики. В сентябре прошлого года я написал статью о том, как распознать вводящие в заблуждение вирусные диаграммы:
-> Ссылка на оригинал и на мой перевод 1 части.
В приведенных мною примерах - среди которых был и график, который я публиковал еще во времена своей работы в Bloomberg! - данные на графике были либо неверными, либо представлены в искаженном виде. Но есть и множество графиков, в которых базовые данные (вероятно) достоверны, а их представление не является явно плохим, но рассказ, который люди прикрепляют к графику, не совпадает с тем, что на самом деле рассказывают данные.
Этому посвящена вторая часть моего руководства "Как не быть одураченным вирусными графиками". Я собираюсь проиллюстрировать то, что я имею в виду, рассмотрев четыре графика, которые были очень популярны и влиятельны в экономических дебатах конца 2010-х годов:
- "График века" Американского института предпринимательства
- График "продуктивность труда против зарплаты" Института экономической политики
- "График слона" Лакнера и Милановича
- График "политического компаса" Ли Друтмана.
Но сначала - небольшой пример того, о чем я говорю. На днях Тейлор Николь Роджерс и Ева Сяо написали статью в Financial Times о том, как иммигранты помогают поддерживать рабочую силу в США в связи с выходом на пенсию представителей бэби-бум поколения. Они проиллюстрировали это графиком:
У этого графика есть несколько серьезных проблем - он использует двойную ось y и усеченную ось y, из-за чего недавние изменения кажутся гораздо более значительными, чем они есть на самом деле, а также позволяет легко ошибиться и подумать, что иммигрантов сегодня больше, чем коренных американцев в рабочей силе США. Ось x также не включает годы, что, конечно, должно быть. Именно об этих проблемах я говорил в первой части. Но помимо этих проблем, многие правые неверно истолковали историю, которую рассказывал этот график. Вместо истории о выходе на пенсию представителей бэби-бума они интерпретировали ее как историю об иммигрантах, отнимающих рабочие места у коренных американцев:
На самом деле уровень занятости коренных американцев первого возраста выше, чем когда-либо в этом веке - даже выше, чем в годы правления Трампа. На самом деле общее число пожилых коренных американцев в экономике США сокращается по мере того, как "бэби-бумеры" и пожилые представители поколения X рано выходят на пенсию:
Другими словами, график о выходе на пенсию представителей бэби-бума был неверно истолкован - в данном случае намеренно и по политическим причинам - как график о том, что рабочие места занимают иммигранты. Данные были неплохими, но изложение было неверным.
В любом случае, давайте перейдем к четырем знаменитым примерам 2010-х годов.
Пример 1: "график века"
В период с 1992 по 2020 год инфляция в Америке была в целом низкой и стабильной. Но этот низкий общий уровень инфляции скрывал значительные изменения в ценах на отдельные товары и услуги - некоторые вещи стали намного дороже, а другие - намного дешевле. На графике, который часто называют "графиком века", Марк Перри и другие сотрудники Американского института предпринимательства проиллюстрировали некоторые из этих разнонаправленных изменений цен. Здравоохранение, образование и уход за детьми стали намного дороже, в то время как автомобили, одежда, мебель, электроника, сотовая связь и программное обеспечение подешевели. Жилье и продукты питания оказались где-то посередине. Перри (который сейчас на пенсии) недавно сделал обновленную версию графика, немного сместив начальную и конечную точки, но график выглядит практически так же, поэтому я буду использовать эту новую версию:
Нет никаких проблем с базовыми данными - они получены из Бюро статистики труда. BLS не всегда делает все идеально правильно - никто не делает, - но они делают все возможное, и у них много умных людей, которые неустанно работают над тем, чтобы сделать эти данные как можно более точными.
У меня есть две небольшие проблемы с тем, как эти данные представлены на диаграмме. Во-первых, цифра платы за обучение в колледже - это общая цифра, которая не включает финансовую помощь. Цена, которую студенты на самом деле платят за колледж, росла гораздо медленнее, чем официально считается, а после 2006 года вообще не увеличивалась. Во-вторых, выбор Перри выделить жилье и еду красным цветом, потому что они подорожали немного быстрее, чем общий уровень инфляции, немного сомнителен - оба показателя растут медленнее, чем зарплата, поэтому они стали более доступными за этот период времени, а не менее.
Но это незначительные проблемы. В целом это хороший график с хорошими данными, и он иллюстрирует очевидный и важный факт об экономике США в последние десятилетия: Физические товары в целом дешевеют, а услуги в целом дорожают.
Однако многие люди, которые видят этот график, считают, что он раскрывает первопричину роста цен на услуги. Они считают, что все дело в государственном вмешательстве и регулировании:
2. "Согласно тому, что некоторые люди называют "графиком века", единственными отраслями, где цены выросли выше уровня инфляции, являются также отрасли, в которые правительство сунуло свой нос с помощью регулирования."
В этом нет вины Перри. Он предположил, что это лишь одна из возможных интерпретаций, когда опубликовал исходный график в 2018 году:
Видите какие-нибудь закономерности? Торговые товары (с конкуренцией импорта, например телевизоры) против неторговых товаров (например, уход за детьми), промышленные товары (с конкуренцией импорта, например одежда и автомобили) против услуг (медицина, больницы, образование), конкурентные (программное обеспечение) против защищенных отраслей (здравоохранение), степень государственного участия/финансирования/регулирования?
Но объяснение "степень участия государства" кажется гораздо более популярным, чем объяснения "торговля против не-торговли" и "производство против услуг", несмотря на то, что последние являются вполне правдоподобными объяснениями многих из этих тенденций.
На самом деле, если внимательно посмотреть на этот график, то можно увидеть множество расхождений с объяснением "степень участия государства".
Учебники для колледжей не являются предметом жесткого регулирования, и тем не менее цены на них сильно выросли - по крайней мере, до середины 2010-х годов. Учебники косвенно субсидируются за счет дешевых студенческих кредитов, но их цена фактически перестала расти вскоре после того, как в 2009-2012 годах правительство забрало рынок студенческих кредитов у частного сектора.
Услуги сотовой связи строго регулируются, и все же цены на них снизились. Жилье, между тем, является, вероятно, единственной наиболее регулируемой отраслью в мире, а также субсидируется государством через налоговые льготы и ваучеры, однако его цены за указанный период времени выросли меньше, чем зарплаты.
Что касается платы за обучение в колледже, то в частных школах она гораздо выше, чем в государственных, и их цена в долларовом выражении с 90-х годов выросла гораздо больше.
На самом деле, популярное представление о том, что услуги стоят дорого из-за сочетания регулирования и субсидий, не совсем подходит в качестве комплексного объяснения. Как я уже писал в прошлом году, субсидии - часть истории в некоторых случаях, как и регулирование - часть истории в некоторых случаях, но здесь есть масса нюансов и неоднородностей.
История с "участием государства" также не объясняет, почему многие услуги, которые стали менее доступными с конца 90-х до начала 2010-х годов, стали более доступными за последнее десятилетие:
Так что, хотя участие государства почти наверняка играет роль в некоторых различиях цен на "графике века", это, вероятно, лишь один из многих факторов. Воспринимать этот график как доказательство простой версии "либертарианцы правы", как это делают многие люди, - ошибка.
Если здесь и есть какой-то общий урок, то он заключается в том, что когда график показывает множество различных тенденций, следует ожидать, что у этих тенденций может быть несколько различных причин. Редко когда существует "одна экономическая теория, которая управляет всем", и если вы думаете, что график демонстрирует существование такой теории, велика вероятность того, что вы неправильно интерпретировали график.
Пример 2: Продуктивность труда против заработной платы
Пожалуй, ни один график не был столь влиятелен в американском дискурсе за последнее десятилетие, как график "Продуктивность труда против зарплаты". Существует множество версий этого графика, но я буду использовать версии, опубликованные Институтом экономической политики. Вот, пожалуй, самая известная версия графика - версия, которую большинство из нас использовало, когда мы обсуждали этот вопрос в конце 2010-х годов:
На самом деле, при составлении этого графика была допущена серьезная ошибка, которую EPI с тех пор исправил! Хотя на графике это не указано, эти два ряда рассчитываются с использованием разных показателей инфляции. Производительность рассчитывается с помощью дефлятора ВВП, а зарплата - с помощью индекса потребительских цен. Первый показатель вырос гораздо меньше, чем второй. Если вы действительно хотите сравнить яблоки с апельсинами, вам нужно использовать одну и ту же меру инфляции. Поэтому в последние годы EPI начал публиковать новые версии графика, где в обеих линиях используется инфляция по ИПЦ:
Это расхождение не столь драматично, но все равно значительно.
Опять же, эти данные получены от BLS, так что это лучшие данные, которые у нас есть. Никаких претензий. И после того, как EPI ввел поправку на инфляцию, в этом графике нет ничего, что могло бы ввести в заблуждение. (Были и более ранние версии графика других аналитических центров, в которых были другие проблемы, но EPI их избежал).
Но как быть с описанием, прилагаемым к этому графику? Здесь все становится сложнее. Многие люди смотрят на этот график и просто думают: "Хм, работники получают недостаточно, они заслуживают того, чтобы им платили больше". И, возможно, это действительно так. Но почему сравнение с продуктивностью труда демонстрирует этот факт?
Причина кроется в экономической теории. Существует очень простая теория заработной платы, которая гласит, что вознаграждение работников должно равняться предельному продукту труда.* Если применить эту простую теорию к графику и предположить, что средняя продуктивность труда близка к предельной производительности**, то график, похоже, говорит о том, что работники не получают того, чего они "стоят". Что, в свою очередь, говорит о том, что корпорации умудряются оставлять себе все большую и большую долю экономического пирога. Элизабет Уоррен, например, использует график EPI, чтобы рассказать именно эту историю:
*На самом деле здесь говорится, что компенсация работникам должна равняться предельному доходу от труда, что несколько отличается от предельного продукта труда. Обычно они не равны.
**Если компании наняли слишком много работников, то предельная производительность будет ниже средней производительности, а значит, экономически эффективным шагом для компаний будет увольнение работников до тех пор, пока производительность не повысится.
За последние несколько десятилетий фундаментальные изменения в нашей экономике привели к тому, что миллионы работающих семей держатся на волоске. Заработная плата в основном стагнирует, несмотря на то, что прибыли корпораций растут, а производительность труда постоянно увеличивается. Доля национального дохода, идущая на оплату труда, сократилась и находится на самом низком уровне за последние почти 70 лет.
Эти тенденции отражают перемещение триллионов долларов из карманов работающих семей. И все они обусловлены одной основной проблемой: у американских рабочих недостаточно власти.
Это правда, что доля труда в национальном доходе снизилась с начала 1970-х годов. Но верно и то, что это падение слишком мало, чтобы объяснить расхождение между зарплатой и производительностью на графике EPI.
Взгляните еще раз на график EPI. Обратите внимание, что в заголовке говорится о "типичной компенсации работника". А если вы прочитаете мелкий шрифт, то увидите, что компенсация на графике указана только для производственных работников или работников без подчинённых. Другими словами, график EPI не учитывает компенсации менеджеров, многих профессиональных работников и так далее. Он также не учитывает самозанятых работников, которые, предположительно, также вкладывают определенный труд. Другими словами, график показывает производительность для всей экономики, но показывает оплату труда только для одного подмножества работников.
Простая теория заработной платы из курса Econ 101 предполагает, что существует только один тип работников. Но если вы измените ее, включив в нее два разных типа работников с двумя разными уровнями производительности, то в итоге вы получите два разных уровня заработной платы. И если вы попытаетесь соотнести заработную плату одного типа работников с производительностью обоих типов работников вместе взятых, вы увидите разницу. И эта разница может увеличиваться со временем, если производительность труда двух типов работников со временем расходится.
Что произойдет, если вы включите всех работников в числовые показатели оплаты труда? Линии становятся гораздо ближе друг к другу. У Джона Ван Ринена есть хорошая статья, показывающая, как меняется график, если посмотреть на медианную компенсацию (которая довольно близка к числу производственных/неконтролируемых работников на графике EPI) в сравнении со средней компенсацией (которая включает всех работников):
Неравенство - разница между медианной и средней зарплатой - более чем в два раза важнее, чем падение доли труда.
Фактически, EPI также имеет свою собственную разбивку, показывающую, какая часть расхождений в производительности и оплате труда на их графике обусловлена неравенством, а какая - падением доли труда:
Рост производительности, реальная средняя оплата труда (потребителей и производителей) и реальная средняя оплата труда, 1973-2019 гг.
На этом графике рост неравенства в оплате труда между работниками примерно в три раза важнее, чем падение доли труда.
Другими словами, график EPI - это в основном не график того, что корпорации утаивают деньги от рабочих. В основном это график того, что некоторые работники получают гораздо больше, чем другие. Это график неравенства в оплате труда.
Почему у одних работников зарплата выросла намного, а у других - совсем немного? На самом деле мы не знаем. Возможно, менеджеры и профессиональные работники имеют больше возможностей для ведения переговоров в корпорациях, чем работники низшего звена. Может быть, работники высшего звена стали гораздо продуктивнее благодаря развитию информационных технологий и индустрии знаний, а обычные рабочие стали менее продуктивны из-за упадка производства.
Но какова бы ни была причина, в данном случае речь идет не о соотношении капитала и труда. Это история о высокооплачиваемом труде и низкооплачиваемом труде.
Верно и то, что доля труда в доходах снижается, и это - скромная часть расхождений на графике. Но, объединив рост неравенства в оплате труда и снижение доли труда в единую "дивергенцию производительности и оплаты труда", EPI объединил эти два нарратива в одно число. А это не похоже на то, что их следует объединять. Может быть, они как-то связаны, а может быть, и нет.
Поэтому, хотя в данных EPI нет ничего плохого - производительность труда и зарплата производственных работников действительно разошлись, - я не думаю, что это очень наглядный способ представления фактов.* Вместо этого, я думаю, было бы разумнее просто показать две разные диаграммы:
*Некоторые из тех, кто пытается разоблачить график EPI, показывают графики, на которых зарплата и производительность труда идеально совпадают. Но чтобы получить такой результат, им приходится вносить другие сомнительные изменения - например, исключать из графика всю финансовую отрасль.
Показ этих двух графиков не означает, что мы меньше заботимся о среднем работнике. Но это позволило бы нам увидеть, что, вероятно, есть несколько разных вещей, причиняющих вред среднему работнику, а не только одна.
Урок заключается в том, что наша интерпретация графиков в значительной степени зависит от теории. Поэтому нужно очень внимательно изучить график, чтобы определить, какую теорию мы должны применить, чтобы попытаться понять его.
Пример 3: "График слона"
В конце 2010-х годов жители богатых стран пересмотрели взгляды на глобализацию. Отчасти это была реакция на победу Трампа в 2016 году, которую многие восприняли как бунт оставшихся в стороне работников обрабатывающей промышленности. В то время выходило множество исследований, показывающих, что "китайский шок" нанес ущерб значительной части американской рабочей силы и что в развитых странах растет неравенство. Нетрудно было сложить два и два и прийти к выводу, что глобализация помогла бедным слоям населения мира за счет бедных и среднего класса в таких странах, как США.
На самом деле, эта история могла бы быть правдой. Но в 2015 году Кристофер Лакнер и Бранко Миланович опубликовали график, который, казалось бы, наглядно демонстрировал эту историю. Он был назван "кривой слона":
Этот график показывает, что в период с 1988 по 2008 год - пиковые годы глобализации, включая "китайский шок" начала 2000-х годов - доходы среднего процентиля глобального распределения доходов сильно выросли, но стагнировали или даже упали для 75-85-го процентиля.
Многие люди, включая новостные издания и даже некоторых экономистов, сразу же определили "впадину" на графике слона как средний класс богатых стран. Вот что Люк Кава написал об этом графике для Bloomberg еще в 2016 году:
Глобализация стала мощным шоком для предложения рабочей силы, позволив корпорациям использовать более дешевую рабочую силу. Выгода для потребителей в странах с развитой экономикой выразилась в снижении цен на эти товары. Однако средний класс в развитых странах не смог увидеть, как этот прилив поднимает их лодки.
"Больше всего от глобализации проиграли (кроме самых бедных 5 процентов) или, по крайней мере, "не выиграли" те, кто находится между 75-м и 90-м процентилями глобального распределения доходов, чей реальный прирост доходов был практически нулевым", - утверждает Миланович. "Эти люди, которых можно назвать глобальным верхним средним классом, включают многих из бывших коммунистических стран и Латинской Америки, а также тех граждан богатых стран, чьи доходы стагнировали"...
Этот график сейчас муссируется на Уолл-стрит, когда стратеги ищут экономическое обоснование голосования на референдуме в Великобритании, успеха популистов в США и подъема сепаратистских движений в Европе, многие из которых носят изоляционистский характер.
Но обратите внимание на то, что сам Миланович говорит об этом графике! К проигравшим он относит в первую очередь жителей Советского Союза и Латинской Америки. Он также упоминает "тех граждан богатых стран, чьи доходы стагнировали", но не уточняет, что эти граждане относятся к среднему или рабочему классу.
На самом деле оказывается, что американский средний и рабочий классы гораздо богаче, чем вы могли бы подумать. 60% населения США попадают в верхние 5% мирового распределения доходов. Только очень бедные американцы находятся в 75-85-м процентилях глобального распределения, где, согласно диаграмме Лакнера и Милановича, доходы стагнируют или падают.
А очень бедных американцев - или очень бедных европейцев, если уж на то пошло - не так уж много. Это означает, что большинство людей, оказавшихся во впадине "слоновьего" графика, жили в Советском Союзе, Латинской Америке и других странах с доходами выше среднего. Хоми Харас и Брина Зайдель внимательно изучили данные и подтвердили это:
На оригинальном "графике слона" только 36% населения, которое попадает в самую нижнюю часть впадины 80-84-го процентиля в 1988 году - которая была буквально выделена [в СМИ] как база Трампа - являются жителями США, Канады или Западной Европы. На самом деле, никто из этой группы населения не является жителем США; американский средний класс фактически находится в диапазоне от 90-го до 99-го процентиля глобального распределения. Наша работа подтверждает выводы других исследователей о том, что за последние два десятилетия эта группа относительно мало выросла. Вместо этого во впадине исходного графика находятся крупные группы населения из Японии, Восточной Европы и Латинской Америки. Потерянное десятилетие Японии и распад Советского Союза во многом объясняют медленный рост этой когорты.
Адам Корлетт провел собственное тщательное исследование данных и обнаружил то же самое, отметив, что средний и низший классы в развитых странах - за исключением Японии - на самом деле неплохо жили с 1988 по 2008 год, хотя и не так хорошо, как богатые:
Широко распространенное неправильное толкование графика слона не является - по крайней мере, насколько я могу судить - виной Лакнера и Милановича. Миланович большую часть своей карьеры оплакивал распад Советского Союза, так что, конечно, это должно было занять важное место в его рассуждениях. И в своей работе Лакнер и Миланович показывают, что большой удар по верхнему и среднему процентилям "слона" пришелся на 1988-1993 годы - не самое плохое время для неравенства на Западе и задолго до "китайского шока", но точно совпавшее с распадом СССР и экономическим крахом в Японии.
Но западный мир посмотрел на график слона и увидел то, что хотел увидеть: доказательство того, что глобализация подняла уровень бедных в мире только за счет вытеснения среднего класса в развитых странах, что привело к ответной реакции Трампа и Брекзиту. График стал вирусным, потому что он соответствовал политическому нарративу момента.
Как бы то ни было, с графиком слона есть множество других проблем. Главная из них заключается в том, что график измеряет изменения в доходах в каждой точке распределения, а не изменения в доходах людей, которые начинают жить в каждой точке распределения. Это очень разные вещи. В богатых странах наблюдался приличный рост доходов, но темпы роста населения были медленнее, чем в остальном мире, а это значит, что они оказывались втиснутыми на более низкий и высокий уровень распределения. Если переделать график слона, оставив неизменной начальную точку распределения людей, то он совсем не похож на слона - рост глобального дохода был гораздо более равномерным, чем считают Лакнер и Миланович. Возможно, это одна из причин, по которой вы больше не увидите, чтобы многие экономисты говорили о графике слона.
Но как бы то ни было, случай с графиком слона показывает еще один большой подводный камень при интерпретации вирусных графиков: инстинкт подгонки графиков под желаемый политический нарратив.
Пример 4: график "политического компаса"
Раз уж мы заговорили о политических нарративах, давайте поговорим о политологическом графике.
После выборов 2016 года много мыслей и энергии ушло на анализ причин победы Трампа. Фонд демократии запустил очень большой углубленный опрос тысяч американцев под названием VOTER (Views Of The Electorate Research) Survey. Эта аббревиатура не слишком оптимизирована для поисковых систем, которые не учитывают регистр букв. Но сам опрос выглядит довольно хорошо - тщательно проведен, большой размер выборки и так далее.
Ли Друтман хорошо описал некоторые результаты исследования. Самым известным его выводом, безусловно, стала эта диаграмма:
На графике видно, что в американском политическом спектре есть большое пустое пространство - нижний правый квадрант. В этом квадранте представлены люди, которые консервативны в экономических вопросах, но либеральны в социальных вопросах - в общем, классические либертарианцы.
Тот факт, что этот квадрант в основном пуст, сказал многим аналитикам, что либертарианцы - или люди, которые называют себя "социально либеральными, но финансово консервативными" - практически не существуют среди американского электората. Например, левоцентрист Джонатан Чейт написал:
Либертарианцев не существует... Ну, очевидно, они существуют - просто не в достаточно большом количестве, чтобы сформировать электорат. Отсутствуют не только убежденные либертарианцы. Даже избиратели, смутно относящиеся к либертарианству, функционально не существуют... Четвертый квадрант, социально либеральный/экономически консервативный, пуст...
У либертарианского движения много денег и мощная поддержка активистов и интеллектуалов, что позволяет ему быть намного выше своего веса. Либертарианские издания, такие как Reason, регулярно выпускают полемику и исследования, призванные показать, что либертарианство - это новый огромный тренд и волна будущего. Иногда основные новостные организации покупаются на то, что они продают. Но правда заключается в том, что в американской политике недопредставленная когорта - это полная противоположность либертарианцам: люди с правыми социальными взглядами, которые поддерживают большое правительство в экономике.
Отсюда следует, что демократы должны сосредоточиться на привлечении избирателей в верхнем левом квадранте - людей, которые социально консервативны, но любят большое правительство, - трубя о своих хлебных и насущных проблемах и сбавляя обороты. В принципе, это то, что могли бы посоветовать Дэвид Шор или Джон Феттерман.
Но хотя это может быть хорошей стратегией, сомнительно, что график Друтмана действительно показывает это. В своем посте для Niskanen Center Карл Смит показал, что вывод сильно зависит от того, где вы проводите края графика:
Чем больше я вглядывался, тем более странным казался этот график. Дело не только в том, что правый нижний квадрант пуст. Точки на верхнем и левом концах диаграммы слились воедино. Они не исчезают постепенно, как это обычно бывает с данными. В верхней и левой частях графика масса больше, чем в других квадрантах. Такая картина говорит о том, что данные были значительно усечены. То есть некоторые люди получили бы больше 1 балла за социальный консерватизм, а многие - меньше -1 балла за экономический либерализм. Однако процедура подсчета баллов не позволила этого сделать. Вместо этого она обрезала этих избирателей до максимально допустимых значений 1 и -1, соответственно.
Из этого следует, что 0,0 на этом графике - не только ложный центр масс, но и не центр диапазона мнений... Похоже, что вопросы оценивались так, что крайние крайне правые мнения отмечались как +1, а относительно левоцентристские - как -1.
Смит пробует сдвинуть оси немного в сторону либерального конца шкалы "проблем идентичности" и обнаруживает, что распределение выглядит гораздо более симметричным:
Небольшой перекос все еще присутствует, но большая часть поляризации теперь проходит по диагонали - между людьми, которые одновременно являются социально и экономически либеральными, и людьми, которые одновременно являются социально и экономически консервативными.
Возможно, американский электорат просто очень прогрессивен по социальным вопросам, поэтому перемещение осей таким образом, как это сделал Смит, является просто фальсификацией данных. Но стоит отметить, что другие исследования показывают гораздо более симметричное распределение. Например, в 2015 году Нейт Сильвер изучил данные General Social Survey - большого и часто повторяющегося углубленного опроса - и обнаружил, что если использовать перераспределение доходов как косвенный показатель экономических ценностей, а однополые браки - как косвенный показатель социальных ценностей, то в 2010-12 годах распределение выглядело довольно равномерным между "либертарианцами" и "hardhats"*
*hardhats - те, кто за перераспределение доходов, но против гей-браков в этом контексте - прим. Holy Finance
Другими словами, это похоже на еще один случай, когда вирусная диаграмма была привязана к определенному политическому нарративу, в который люди хотели верить. На самом деле, этот нарратив не сильно отличается от того, который заставил график слона стать вирусным - желание демократов обратиться к "hardhats".
Правильно ли это повествование или нет, конечно, совсем другой вопрос.
В общем, есть три причины, по которым вирусная диаграмма может сбить вас с пути:
- Данные могут быть плохими.
- Данные могут быть представлены в искаженном виде.
- Вы можете интерпретировать данные так, чтобы поддержать нарратив, который данные не поддерживают.
Третий из этих вариантов поймать сложнее всего. Вы - человек, а люди - не машины, ищущие истину. Кроме правды, мы хотим получить от данных много других вещей. Мы хотим чувствовать, что понимаем мир. Мы хотим чувствовать, что многие наши собратья согласны с нами. Мы хотим чувствовать, что то, что хорошо для мира, хорошо и для наших собственных карманов и социального статуса. И так далее.
Вот почему выявление проблем с вирусными графиками - или с популярными нарративами, связанными с этими графиками, - может быть такой удручающей и неблагодарной работой. Было бы очень хорошо, если бы мир был таким же простым, как экономические истории, которые преобладали в США в 2010-х годах. Но все не так просто, и никогда не было. Борьба со сложностями может быть болезненной, но именно это даст нам возможность более эффективно перестраивать мир в 2020-х и последующих годах.