Critique de livre — Comment faire en sorte que le monde s’additionne : dix règles pour penser différemment les nombres par Tim Harford

Une photo d'archive de la négociation d'actions dans une entreprise de Calcutta (photo express)Une photo d’archive de la négociation d’actions dans une entreprise de Calcutta (photo express)

Les mois qui se sont écoulés depuis le début de la pandémie ont été un casse-tête lors de l’interprétation de diverses données sur Covid, qu’il s’agisse de tests, d’infections, de décès, d’efficacité des vaccins et d’effets secondaires, etc. Les reportages des médias racontent chaque jour une nouvelle histoire, qui évoque souvent l’élément de peur. C’est le problème des données et de l’interprétation. Les sautes d’humeur peuvent être motivées par la façon dont nous voyons ces données qui fonctionnent généralement sur l’instinct de négativité. Par conséquent, vous devez « prendre du recul et profiter de la vue ». C’est l’une des 10 règles avancées par Tim Harford dans un autre livre divertissant sur la façon de regarder les données ou la prudence à faire preuve lors de leur interprétation.

La présentation des données est non seulement délicate mais aussi dangereuse dans certains pays, comme nous le montre Harford. En Tanzanie, critiquer les données officielles est une infraction pénale. Graciela Bevacqua de l’Argentine a été invitée à montrer une faible inflation en 2007 et le non-respect signifiait être licencié. En 2010, le Grec Andreas Georgiou a été contraint d’afficher un déficit budgétaire plus faible et lorsqu’il a proposé un chiffre de 15,4%, il a été retiré du service des statistiques. Un autre principe de Harford ici est que « ne prenez pas le fondement statistique pour acquis ». En Inde, nous nous sentirons plus proches de cette règle car toutes les données sur l’emploi, la révision de la méthodologie de calcul du PIB, etc. ont déclenché un débat similaire.

Le problème avec les statistiques, c’est qu’elles peuvent prouver n’importe quoi. Dès le début, il a été constaté que les pays à forte population avaient également un grand nombre de cigognes et que les deux étaient donc liés à la causalité. Ensuite, cela a été rejeté comme étant un non-sens. Le même argument négatif a été utilisé pour dire que simplement parce qu’un grand nombre de fumeurs ont été détectés avec un cancer, cela ne prouve rien. Le lobby du tabac avait désormais un argument de poids à ses côtés !

C’est avec ces histoires et ces exemples que Harford nous guide à travers les pièges de tirer des conclusions basées sur des données. Parfois, nous nous sentons émotionnellement forts envers quelque chose et sommes en proie à «l’effet autruche». Peut-on penser à l’exemple le plus courant ? Oui, c’est la bourse. Lorsque les marchés explosent, nous refusons de croire que quelque chose ne va pas à l’époque de Covid et trouvons une certaine rationalisation pour les nouveaux sommets, car les experts nous disent que les choses s’amélioreront encore. Il est donc assez étrange que tout un marché puisse être interprété de cette manière comme on le voit aujourd’hui, dans la mesure où tout le monde croit à ces mouvements et cela devient auto-réalisatrice.

Souvent, nous avons des enquêtes ou des expérimentations qui sont réalisées puis généralisées, et cela vaut pour plusieurs essais de produits médicaux voire électroniques. Ou d’ailleurs même des enquêtes sur le chômage, qui sont basées sur des échantillons puis agrandies pour expliquer l’univers. Comme il est évident que les échantillons ne peuvent pas dépasser la moitié de la population, nous devons nous poser la question « et si quelqu’un était exclu de cet exercice ? » Ceci, selon l’auteur, est important car c’est souvent toute la population féminine qui pourrait être exclue de l’enquête ou de l’expérimentation, ce qui est normalement le cas avec de tels essais. Il en va de même pour les enfants ou les personnes handicapées et les réponses ont tendance à être biaisées. Bien que nous n’ayons pas besoin de rejeter les résultats, ils ne peuvent pas être pris pour argent comptant.

Une autre règle imposée par Harford est la suivante : la désinformation peut être belle. C’est ce que nous pouvons voir lorsque nous examinons les présentations d’entreprises ou de gouvernements lorsque les graphiques sont présentés de manière sélective et rédigés avec soin pour montrer les faits sans révéler la vérité. En utilisant les bonnes échelles et les bonnes images et en se concentrant sur quelques réalisations, le message véhiculé peut être très différent de l’état réel du pays ou de l’entreprise.

Même les ordinateurs et les algorithmes peuvent être trompeurs et il y a eu des cas aux États-Unis où ils ont prétendument dépassé la recherche clinique en termes de prédiction de la propagation de la grippe. En utilisant Google pour suivre le nombre de résultats qui recherchent des pharmacies ou des informations sur la grippe, les programmes ont pu prédire la propagation de la maladie dans des endroits spécifiques. Aussi fascinant que cela puisse paraître, ces algos ont une limitation dans le sens où ils ne sont pas capables de lire dans l’esprit à travers un tel suivi. Par conséquent, il y a également eu des cas de fausses déclarations, car une recherche peut être par curiosité plutôt que d’être affectée par la maladie, comme cela a été le cas avec la pandémie de Covid.

À un niveau personnel, il nous avertit de garder l’esprit ouvert et de ne pas être dogmatique sur nos points de vue sur les mouvements de données. Ici, il donne l’exemple de l’économiste de génie, Irving Fisher, qui a gagné beaucoup d’argent en prédisant les événements futurs mais a refusé de changer d’avis alors que la dépression s’installait et perdait toute sa richesse et devenait un gros débiteur ! C’était le résultat d’être dogmatique dans les vues.

Il est vrai que nous vivons dans un monde où il y a une pléthore de données qui nous sont lancées pour montrer que les choses sont vraiment géniales. Le langage et les données indiquent que l’économie indienne se remet de la pandémie n’est pas très différent de ce que nous avons vu aux États-Unis avant les élections présidentielles. C’est là que les 10 règles de Harford peuvent nous aider à filtrer le nuage de bruit et à voir la vraie image.

C’est pourquoi il termine le livre en disant que nous devons constamment rester curieux car souvent « nous pensons savoir ce que nous ne savons pas » et cette fragilité est utilisée par le fournisseur d’informations pour faire comprendre les messages qui peuvent ne pas être justes.

Madan Sabnavis est économiste en chef, CARE Ratings

Comment faire en sorte que le monde s’additionne : dix règles pour penser différemment les nombres
Tim Harford
Hachette
Pp 338, Rs 699

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