Počas druhej svetovej vojny riešili americkí štatistici otázku, ako zvýšiť odolnosť bombardérov. Armáda mala k dispozícii dáta z lietadiel, ktoré sa vrátili z náletov nad Európou. Inžinieri pozorne zakresľovali, kde majú najviac dier po guľkách. Obraz bol jasný: krídla a trup prederavené, motory a kabína takmer nedotknuté. Záver sa núkal sám: pancier treba pridať tam, kde je najviac zásahov.
Matematik Abraham Wald, ktorý pracoval v skupine štatistických výskumov na Kolumbijskej univerzite, upozornil na chybu v zadaní. Nešlo mu o jednoduché gesto „pancier patrí tam, kde dierky nie sú“, ale o matematický odhad zraniteľnosti lietadiel na základe poškodení, ktoré pozorovali na preživších strojoch. A práve tu sa ukázal problém: v dátach boli iba lietadlá, ktoré sa dokázali vrátiť. Zásahy do trupu a krídel evidentne prežiť dokázali. Lietadlá zasiahnuté do motora sa nevrátili vôbec, a preto diery v nich nikto nevidel. Chýbajúce dáta boli to najdôležitejšie, čo vzorka obsahovala.
Obrázok s bodkami na siluete lietadla, ktorý dnes koluje po internete, je moderná ilustrácia, nie dobový dokument. Skutočná práca bola technickejšia, ale myšlienka, ktorá z nej vyplýva, je rovnako silná.
Wald sám mal pozoruhodný osud. Narodil sa v roku 1902 v Kluži a pochádzal z židovskej rodiny. Pred nacizmom unikol z Rakúska po anšluse. V USA významne prispel k rozvoju sekvenčnej analýzy, metódy, ktorá vznikla pre potreby kontroly kvality počas vojny a neskôr sa rozšírila aj do medicíny a priemyslu. V roku 1950 zahynul pri leteckej havárii v Indii.
Tá istá chyba, tisíc podôb
Skreslenie preživších (survivorship bias) nie je kuriozita z vojenskej histórie. Je to jedna z najbežnejších pascí v myslení.
Staré budovy boli krajšie. Keď dnes obdivujeme historické centrum, porovnávame zachované budovy so všetkými novostavbami okolo. Nevidíme však tisíce starých stavieb, ktoré boli zbúrané, prestavané alebo jednoducho neboli ničím výnimočné. Prežitie ovplyvnila nielen kvalita, ale aj poloha, pamiatková ochrana, vojny či móda. Dojem, že „kedysi sa stavalo lepšie“, je čiastočne filter.
Fondy, ktoré zmizli. Zlyhané investičné fondy sa často zrušia alebo zlúčia a z databáz vypadnú. Pri podielových fondoch tak môže survivorship bias systematicky nadhodnocovať historickú výkonnosť tých, ktoré v databázach zostali. Moderné databázy už zrušené fondy často zahŕňajú, no v marketingových materiáloch sa „priemerná výkonnosť našich fondov“ počítaná len z preživších stále objavuje.
Úspešní bez vysokej školy. Zoznam miliardárov, ktorí školu nedokončili, môže vzbudiť dojem, že štúdium je zbytočné. Zoznam však neobsahuje státisíce ľudí, ktorí školu nedokončili a nič z toho nebolo.
Jeden z najstarších známych príkladov podobného omylu nájdeme už v antike. Cicero rozpráva o Diagorovi z Mélu, ktorému v chráme ukázali nástenné tabule námorníkov, ktorí sa po modlitbe zachránili z búrky, ako dôkaz, že bohovia modlitby vypočujú. Diagoras sa mal opýtať, kde sú tabule tých, ktorí sa pomodlili a utopili. Tabule neexistovali, lebo ich nemal kto namaľovať.
Prečo to platí aj pre úspech
Predošlý článok o šťastí a talente ukázal, že úspech je zmes schopností, úsilia a náhody. Skreslenie preživších vysvetľuje, prečo to tak ťažko vidíme: príbehy o úspechu sa rozprávajú, príbehy o neúspechu nie. Podcasty, knihy a motivačné prednášky sú plné ľudí, ktorí to dotiahli. Tí, čo robili to isté a nevyšlo im to, nemajú pódium.
Preto nás „recepty na úspech“ tak ľahko zvedú. Úspešný človek vám môže presne opísať, čo robil. To však ešte neznamená, že práve tieto veci spôsobili jeho úspech. Ak medzi úspešnými podnikateľmi často vidíme ochotu riskovať, nevyplýva z toho, že riskovanie vedie k úspechu. Riskovali možno aj mnohí z tých, ktorí skrachovali, len o nich nečítame.
Rovnako funguje aj rodinná múdrosť typu „babka fajčila a dožila sa 95″. Anekdota od preživšieho nie je dôkaz. Pri každej zdravotnej, finančnej či životosprávnej „zázračnej rade“ sa opýtajte: koľkí to skúsili a koľkým to nepomohlo? Ak na to nikto nevie odpovedať, ide o príbeh, nie o dáta.
Life hack: spýtajte sa, kto chýba
Dá sa to zhrnúť do jednej otázky, ktorú môžete použiť pri čítaní správ, pri rade od kamaráta, pri výbere investície aj pri sledovaní influencerov:
„Koho tu nevidím, a prečo?“
Tri praktické varianty:
- Nájdite menovateľa. Pri každom príbehu o úspechu sa opýtajte, koľko ľudí to skúsilo celkovo. „Tri z desiatich firiem uspeli“ znamená niečo iné ako „tri firmy uspeli, a nevieme z koľkých“.
- Hľadajte cintorín. Pred veľkým rozhodnutím (kúpa, zmena kariéry, štart podnikania) vyhľadajte aj tých, ktorým to nevyšlo.
- Pýtajte sa, čo vzorku vyfiltrovalo. Ak dáta vyzerajú nezvyčajne dobre, skontrolujte, či sa najprv neodstránili tí horší. Filter býva neviditeľný, a práve preto ho treba aktívne hľadať.
Dva nástroje do praxe
Opýtajte sa tých, čo odišli. Spätnú väzbu dostávame takmer vždy len od tých, čo zostali: zákazníci, ktorí sa vrátili, kolegovia, ktorí neodišli, členovia klubu, ktorí chodia. Spokojní vám povedia, čo funguje. Tí, čo odišli, vám môžu povedať, čo nefunguje. Ak niečo vediete (tím, projekt, malú firmu), zavolajte jednému-dvom bývalým. Ich pohľad je, samozrejme, tiež subjektívny, ale odhalí problémy, ktoré medzi spokojnými nikdy neuvidíte.
Spravte pre-mortem. Pred veľkým rozhodnutím si predstavte, že o rok dopadlo katastrofálne, a na papier napíšte tri dôvody prečo. Metódu opísal psychológ Gary Klein. Nie je to technika proti skresleniu preživších, ale je to praktický spôsob, ako si vytvoriť vlastný zoznam „chýbajúcich príbehov“ ešte predtým, než sa rozhodnete.
Filter, ktorý nevidíme
Waldov prínos nebol v efektnom triku, ale v otázke, ktorú si nikto nepoložil: čo naše dáta neukazujú, a prečo? Svet, ktorý vidíme, je svet po filtri.
Keď nabudúce uvidíte úspešný príbeh, dobré čísla alebo presvedčivú vzorku, neskúmajte iba to, čo v nej je. Spýtajte sa, čo v nej chýba.
Zdroje a odporúčané čítanie:
- Wald, A. (memorandá z roku 1943; publikované 1980): A Method of Estimating Plane Vulnerability Based on Damage of Survivors. Center for Naval Analyses, CRC 432.
- Mangel, M., Samaniego, F. J. (1984): Abraham Wald’s work on aircraft survivability. Journal of the American Statistical Association.
- Elton, E. J., Gruber, M. J., Blake, C. R. (1996): Survivorship bias and mutual fund performance. Review of Financial Studies.
- Taleb, N. N. (2007): The Black Swan (pojem „silent evidence“).
- Cicero: De natura deorum (príbeh o Diagorovi).
- Klein, G. (2007): Performing a project premortem. Harvard Business Review.
