részlet

Athenaeum

A fordítás alapjául szolgáló mű:

Don’t Trust Your Gut. Using Data to Get What You Really Want in Life

Copyright 2022 by Seth Stephens-Davidowitz

All rights reserved

Hungarian translation © Tömpe János 2024

© Athenaeum Kiadó, 2024

Minden jog fenntartva.

Kiadta az Athenaeum Kiadó,

az 1795-ben alapított Magyar Könyvkiadók

és Könyvterjesztők Egyesülésének tagja.

1086 Budapest, Dankó u. 4–8.

www.athenaeum.hu

www.facebook.com/athenaeumkiado

ISBN 978 963 543 437 4

Felelős kiadó: Dian Viktória

Szerkesztette: Filippov Gábor

Műszaki vezető: Dubecz Adrienn

Korrektor: Geszti Anna

Borítóterv: Földi Andrea

Elektronikus változat:

eKönyv Magyarország Kft.

www.ekonyv.hu

Készítette Ambrose Montanus

Juliának

Ha az adatok szerint tévedés szeretni téged,

nem akarom, hogy igazam legyen.

Előszó

Önsegítő könyv adatmániásoknak

Ön jobb döntéseket hozhat az életében. A Big Data segíthet ebben.

Az internet által elérhető adatoknak köszönhetően csendes forradalmat élünk át, hogy az emberi lét legfontosabb területeit megértsük. Az elmúlt évek során a tudósok rengeteg hatalmas adatbázisban kutattak – az égvilágon mindenben, társkereső alkalmazások üzeneteitől a Wikipédia-profilokon át a Facebook-kapcsolatiállapot-beállításokig. Adatok ezrei, sőt milliói segítségével feltehetően először sikerült hiteles választ adni olyan alapvető kérdésekre, mint:

•Mitől lesz valaki jó szülő?

•Kik titkolják, hogy sok pénzük van – és miért?

•Mekkora eséllyel lehet valakiből híresség?

•Miért kivételesen szerencsések bizonyos emberek?

•Miből tudhatjuk előre, hogy boldog lesz egy házasság?

•Általánosabban feltéve a kérdést: mi teszi boldoggá az embereket?

Az adatokból kirajzolódó válaszok sokszor eltérnek attól, mint amire előzetesen tippelne, és más döntések következnek belőlük, mint amilyeneket egyébként meghozott volna. Az új adathalmazokban olyan felismerések rejlenek, amelyek lehetővé teszik, hogy ön vagy valamelyik ismerőse jobb döntéseket hozzon.

Íme, három példa olyan következtetésre, amelyre a kutatók az élet különböző területeit vizsgálva jutottak:

1. példa: Tegyük fel, hogy ön egyedülálló férfi vagy nő, aki nem tud annyi randit tető alá hozni, mint amennyit szeretne. Mások tanácsát kikérve minden lehetséges módon igyekszik fejleszteni magát. Elkezd jobban öltözködni. Elmegy fogfehérítésre. Borsos összegért új frizurát csináltat. Ám a randik továbbra is elmaradnak.

A Big Datában rejlő információk segíthetnek feltárni az okokat.

Christian Rudder matematikus és író az OkCupid internetes társkereső tízmilliós adathalmazát vette górcső alá, hogy megtudja, milyen tulajdonságokkal rendelkeznek a sikeres társkeresők. Arra jutott – és ez egyáltalán nem volt meglepő –, hogy a legvonzóbbnak talált társkeresők a hagyományos értelemben vett szépségjegyekkel vannak megáldva: ők a világ Brad Pittjei és Natalie Portmanjei.

Az adathalmazban azonban rábukkant egy másik csoportra, az úgynevezett extrém külsejűekre – például kék hajú, tetovált, különc szemüveges vagy éppen kopaszra borotvált emberekre –, akik meglepően jól teljesítettek. Hogy miért? A nem szokványos társkeresők sikere1 mögött az áll, hogy míg kétségtelenül sokan nem találják őket vonzónak, sőt kifejezetten a visszataszító jelzőt használják rájuk, lesznek néhányan, akik valóban vonzódnak hozzájuk. És ez a legfontosabb.

A társkeresésben – hacsak nem vagyunk észveszejtően gyönyörűek – Rudder szerint az a legjobb stratégia, hogy „sok igent, sok nemet, de nagyon kevés háááátot” kapjunk. Ez Rudder kutatása szerint körülbelül 70%-kal több válaszüzenetet eredményez. Az adatokból következik, hogy az a legjobb, ha önmagunk extrém változata vagyunk, így lesznek majd néhányan, akik különlegesen vonzónak fognak találni bennünket.

2. példa: Tegyük fel, hogy nemrég született gyermeke. El kell döntenie, hogy hol neveli fel őt. Jól tudja, hogy ez mivel jár. Beszél néhány barátjával, rákeres a neten pár alapvető tényre, felkeres valamennyi címet. És voilà! Sikerült otthont találnia a családjának. Azt gondolhatja, nem is kell ehhez nagy tudomány.

Pedig a lakóhelyvadászat már létező tudomány.

Több százmillió amerikai digitalizált adónyilvántartását használták fel a kutatók nemrégiben arra, hogy az életpályájukat tanulmányozhassák. Az adatokból kiderült, hogy egy gyermek életlehetőségei kiugró mértékben javulhatnak akkor, ha egy bizonyos városban – sőt bizonyos város adott lakónegyedében – nevelkedhet. Meglepő, de ezek a helyszínek nem feltétlenül egyeznek azokkal, amelyeket az emberek jónak tartanak, és még csak nem is a legdrágábbak. Már léteznek olyan térképek, amelyekből a mélyreható adatelemzésnek köszönhetően tájékozódni lehet az Egyesült Államok legkisebb lakókörnyezetének minőségéről is.

És ez még nem minden. Arra is fény derült, hogy mely jellemzők határozzák meg leginkább, hogy milyen lakókörnyezetek a legkedvezőbbek a gyereknevelés szempontjából. Ezek ismeretében megdőlt néhány ősi, közkeletű bölcsesség. A Big Datának köszönhetően a szülők megtudhatják, mi számít valóban, hogy sikeres gyermeket nevelhessenek (segítek: a személyes példamutatás), és mi az, ami sokkal kisebb jelentőséggel bír (segítek: a legdrágább iskolák).

3. példa: Tegyük fel, hogy ön ambiciózus festőművész, de még nem sikerült kilépnie az ismeretlenségből. Minden olyan könyvet beszerez, amely az ön művészeti ágához kapcsolódik. Meghallgatja a barátai véleményét. Újra meg újra felülbírálja az alkotásait. Ám a jelek szerint egyetlen lépéssel sem jut előrébb. Képtelen rájönni, mit csinálhat rosszul.

A Big Data rámutatott egy lehetséges hibára.

A kutatók nemrégiben Samuel P. Fraiberger vezetésével festőművészek karriergörbéjét tanulmányozták.2 A kutatás fényt derített egy korábban rejtett mechanizmusra, amely megmagyarázza, miért lesznek egyesek sikeresek, míg mások nem. Mi lehet hát a titok, amely megkülönbözteti a nagy neveket a névtelenségben küszködőktől?

Sokszor csak az, ahogy az alkotásaikat a nyilvánosság elé tárják. Az adatok szerint azok a festők, akik sohasem tudnak áttörést elérni, újra meg újra ugyanazokon a helyeken állítják ki a műveiket. Ellenben azoknak a festőknek, akik befutottak, több helyszínen volt kiállításuk, így nagyobb eséllyel tudott bekövetkezni az áttörés.

Sokat hallani arról, hogy a megjelenés milyen fontos a karrierépítés során. Az adattudósok szerint azonban a lényeg sokkal inkább a minél szélesebb körben történő megjelenés.

A könyvnek nem az a célja, hogy kizárólag szingliknek, fiatal szülőknek vagy feltörekvő művészeknek adjon tanácsot, bár tanulságokkal szolgál számukra is. A célom az, hogy rávilágítsak, milyen hasznosak az adatok a hétköznapi életünk szempontjából, függetlenül attól, hogy éppen annak melyik szakaszában járunk. Ismertetem az adattudósok legfrissebb felfedezéseit arról, hogy miképpen lehetünk boldogabbak, hogyan javíthatunk a kinézetünkön, milyen módon mozdíthatjuk elő a karrierünket, de emellett több más témára is kitérek. A könyv ötlete egy olyan estén pattant ki a fejemből, amikor… éppen baseballmeccset néztem.

Az élet Moneyballja

Sok baseballrajongóval egyetértve képtelen vagyok megállni, hogy megjegyezzem: a baseball jelentősen különbözik attól, amilyen három évtizeddel ezelőtt volt. Gyermekkoromban a New York Metsnek szurkoltam. Akkoriban a baseballcsapatok az ösztöneikre és a megérzéseikre alapozták a döntéseiket. A csapatmenedzser megérzései alapján választottak a pöcizés (bunt) és a lopás (steal) között. A játékosmegfigyelők benyomásai alapján döntöttek arról, hogy melyik játékost szerződtessék.

A 20. század második felében azonban ennél jobb megoldás kezdett körvonalazódni. Gyerekkoromban az apám minden évben hazahozott egy új Bill James-könyvet. James, aki éjszakai műszakban biztonsági őrként dolgozott egy kansasi konzervüzemben, megszállott baseballrajongó volt. Rendhagyó módon elemezte a játékot: az akkor újdonságszámba menő számítógépet és a digitalizált adatokat használta fel. James és a hozzá hasonlók – akiket csak szabermetrikusként1 emlegettek – az adatok elemzése révén arra jutottak, hogy a csapatok megérzésen alapuló tipikus döntései közül jó néhány végzetesen rossznak bizonyult.

Hányszor érdemes egy csapatnak pöciznie? A szabermetrikusok szerint jóval kevesebbszer. Hányszor érdemes lopni? Szinte soha. Mennyit ér egy sokat sétáló játékos? Többet, mint a csapatok gondolnák. Kiket éri meg a leginkább leszerződtetni? A lehető legtöbb egyetemi játékosmegfigyelőt.

Nem apám volt az egyetlen, akit lenyűgözött James tevékenysége. Billy Beane, aki játékosból lett baseballmenedzser, hatalmas Bill James-rajongó volt. Amikor Beane az Oakland A’s3 csapatának vezető menedzsere lett, úgy döntött, hogy a szabermetrika elvei szerint fogja irányítani a csapatát.

Az eredmények figyelemre méltók voltak. Ahogy a híres Moneyball című könyvből és az abból készült filmből, a Pénzcsinálóból kiderül, az Oakland A’s 2002-ben és 2003-ban is bekerült a rájátszásba, annak ellenére, hogy a ligában ennek a csapatnak volt a legkisebb a költségvetése. Azóta a baseballban jelentősen megnövekedett az adatelemzés szerepe. A Tampa Bay Rays – mely csapatot még az Oakland A’snál is „moneyballosabbnak”4 tartanak – 2020-ban bejutott Észak-Amerika legjobb baseballcsapatai közé (World Series), annak ellenére, hogy az legrosszabbul fizető baseballcsapatok közül a harmadik helyen állt a listán.

A Moneyball-elvek és a mögöttük meghúzódó nagyszabású eszme – vagyis hogy az adatok hasznunkra válhatnak a tévedéseink kiküszöbölésében – a továbbiakban sok más intézményt átformált, többek között más sportágakat. Az NBA csapatai egyre nagyobb mértékben támaszkodnak a dobások röppályáját vizsgáló elemzésekre.5 Háromszázmillió dobás adatait elemezve hatalmas eltéréseket találtak az optimális röppálya ívéhez képest. Az átlagos kosárra dobó játékos kétszer gyakrabban hibázik túl rövid, mint túl hosszú dobással. Ha pedig a pálya sarkából dob, valószínűbb, hogy nem a gyűrű palánkhoz közeli részére céloz, hanem inkább a pálya közepe felé eső része felé, ugyanis a kiszorított helyzetben attól tart, hogy a labda a palánkot találja el.2 A játékosok ehhez hasonló információk segítségével korrigálják a tévedéseket – és így dobnak több kosarat.

A Szilícium-völgyben lévő számítástechnikai cégek nagyban építettek a Moneyball-elvekre. A Google – ahol korábban adattudósként dolgoztam – látványosan hisz abban, hogy fontosabb döntések meghozatalakor érdemes kiaknázni az adatokban rejlő lehetőséget. Íme, egy elhíresült eset: egy grafikus dizájner azért mondott fel a cégnél, mert a képzett szakemberek ösztönei helyett inkább az adatokra támaszkodott. Az utolsó csepp a pohárban egy kísérlet volt, amelynek keretében a Gmail felületén elhelyezett hirdetések optimális színét keresték. A kék szín negyvenegy árnyalatát tesztelték.6 Azt szerették volna megtudni, hogy melyik színű ikon generálja a legtöbb kattintást. A grafikusnak leeshetett az álla, amikor a tudomására jutott, hogy ez a kísérlet évente mintegy plusz kétszázmillió dollár reklámbevételt7 hozott a Google-nak, amely az ezernyolcszáz-milliárd dolláros vállalkozás felépítése során egyetlen pillanatig sem rendült meg az adatokba vetett hitében. Ahogy azt az egyik korábbi vezérigazgató, Eric Schmidt megfogalmazta: „Istenben bízunk. Mindenki mástól adatokat kérünk.”8

James Simons világhírű matematikus, a Renaissance Technologies alapítója vezette be a szigorú adatelemzést a Wall Streeten. Egy adattudósokból álló csapattal olyan egyedülálló adatbázist hoztak létre, amely a részvényárak és a valóságban lezajló események időbeli változásait tartalmazta. Az adatbázisban szabályszerűségek, mintázatok után kutattak. Mi történik a részvényekkel, miután bejelentik, mekkora az osztalék? És élelmiszerhiány esetén? És akkor, amikor a sajtóban a cégről esik szó?

A Renaissance zászlóshajója, a Medallion alap9 – amely az adatokban fellelt mintázatok alapján kereskedik – a megalapítása óta éves szinten 66%-os bruttó megtérüléssel dolgozik. Ugyanebben az időszakban az S&P 500 részvényei évente 10%-ot hoztak. Kenneth French közgazdász – akinek hatékony piacokról alkotott hipotézise szerint lényegében lehetetlen jelentős mértékben meghaladni az S&P 500 teljesítményét – a következőképpen magyarázta a Renaissance sikerét: „A jelek szerint mindannyiunknál jobbak.”10

Felmerül a kérdés: hogyan hozzuk meg a sorsunkat érintő nagy döntéseket? Milyen módon válasszunk házastársat? Hogyan randizzunk? Mivel töltsük a szabadidőnket? Hogyan döntsük el, hogy elfogadjunk-e egy állásajánlatot?

Vajon inkább a 2002-es Oakland A’shoz hasonlítunk, vagy a többi akkori baseballcsapathoz? Inkább a Google-hoz vagy a sarki fűszereshez? A Renaissance Technologieshoz vagy egy hagyományos tőzsdei ügynökhöz?

Nem kétséges, hogy a legfontosabb döntések meghozatalakor a többség az esetek jelentős részében nagyban támaszkodik a megérzéseire. Kikérhetjük a barátaink, a családunk vagy önjelölt életmódguruk véleményét. Utánanézhetünk kétes megalapozottságú tanácsoknak. Vethetünk egy futó pillantást az alapvető statisztikai adatokra. Mindezek után pedig azt tesszük, amit az érzéseink diktálnak.

A baseballmeccset nézve azon tűnődtem, mi lenne, ha az életünk legnagyobb kérdéseinek megválaszolásakor is adatalapú megközelítést alkalmaznánk. Mi lenne, ha a magánéletünket is ugyanúgy menedzselnénk, ahogy Billy Beane az Oakland A’s csapatot?

Azt is tudtam, hogy napjainkban egyre több lehetőség adott az élet ily módon való megközelítésére. Előző könyvem, a Mindenki hazudik feltárta, hogy az internetnek köszönhetően rendelkezésre álló, új típusú adatok miként változtatják meg a társadalomról és az emberi elméről alkotott képünket. A statisztikai forradalom először a baseball világába tudott betörni, hála annak a rengeteg adatnak, amelyet a statisztikamániás szurkolók igényeltek és összegyűjtöttek. Napjainkra lehetségessé vált a Lifeball-forradalom – vagyis a Moneyball kiterjesztése az élet egyéb területeire –, köszönhetően annak a sok adatnak, amelyet az okostelefonjaink és a számítógépeink összegyűjtöttek.

Gondolkodjunk el ezen a nem túl triviális kérdésen: mi teszi boldoggá az embereket?

A 20. században nem állt rendelkezésre olyan adathalmaz, amelynek segítségével ezt a kérdést módszeresen, rendszerezett módon meg lehetett volna válaszolni. Amikor a Moneyball-forradalom elérte a baseballt, a szabermetrikusok elkezdték elemezni a korábban játékszituációnként kötelességtudóan összegyűjtött adatokat. Akkoriban viszont az adattudósok még nem rendelkeztek a baseball játékszituációinak megfelelő, annak részletességével egyenértékű adatbázissal az emberek hétköznapi életében hozott döntésekről és azok következményeiről. Akkoriban a boldogság vizsgálata elérhetetlen volt a módszeres kvantitatív kutatások számára.

Mindez már a múlté.

Kutatók – mint például George McKerron és Susana Mourato – iPhone-ok segítségével hoztak létre egyedülálló boldogság-adatbázist11, amelyet Mappiness-projektnek neveztek el. Tízezrével toboroztak okostelefonnal rendelkező felhasználókat, akiket naponta többször zargattak különféle adatokért. Egyszerű kérdéseket tettek fel, például, hogy mit csinálnak éppen, kivel töltik az idejüket, és mennyire érzik magukat boldognak. A válaszokból több mint hárommillió boldogságpontból álló adatbázist hoztak létre, amely nagyságrendekkel haladja meg azt a néhány tucat adatpontot, amelyre a boldogságkutatást addig alapozták.

Ebben a sokmilliónyi adatpontban olykor mellbevágó felismerések rejtőztek, például hogy a sportrajongók nagyobb fájdalmat élnek át, amikor a csapatuk veszít, mint amekkora örömet, ha nyer. Az eredmények sokszor szembemennek a várakozásainkkal, például az, hogy az alkoholfogyasztás nagyobb boldogságlöketet okoz azoknak, akik éppen a hétköznapi teendőiket végzik, mint azoknak, akik baráti összejövetelen vannak. Máskor az adatok alapvető igazságokat igazolnak vissza: a munkavégzés boldogtalanná teszi az embereket, kivéve azokat, akik a barátaikkal dolgoznak.

Az eredmények azonban minden esetben hasznosak. Eltöprengtünk-e már valaha azon, hogy az időjárás pontosan miképpen befolyásolja a hangulatunkat? Melyek azok a tevékenységek, amelyek rendszerint és rendszeresen több örömet ígérnek, mint amennyit adnak? Milyen szerepet játszik valójában a pénz a boldogságban? Milyen mértékben befolyásolja környezetünk az érzéseinket? Manapság már – MacKerronnak, Mouratónak és másoknak – hiteles válaszokat kaphatunk az efféle kérdésekre. Ezek a válaszok lesznek a 8. És a 9. fejezet tárgyai. A kötet végén bemutatom a boldogság megbízható képletét, amely az okostelefonok segítségével szerzett milliónyi adat feldolgozásából ered. Ezt a képletet „adatvezérelt életválasznak” neveztem el.

Annak a bizonyos baseballmeccsnek a hatására az elmúlt négy évben intenzív kutatásokat folytattam. Kutatókkal beszélgettem, tudományos cikkeket olvastam. Még a tanulmányok függelékeit is alaposan áttanulmányoztam. Sőt némi saját kutatást és elemzést is elvégeztem. Azt a feladatot adtam magamnak, hogy felkutassam a házasság, a gyermeknevelés, a sport, a gazdagság, a vállalkozás, a szerencse, a külső megjelenés és a boldogság Billy Jameseit, ezáltal pedig lehetővé tegyem, hogy önök egytől egyig a saját életük Billy Beane-jeivé válhassanak. A következő oldalakon beszámolok arról, amit tanultam.

Nevezzük ezt úgy, hogy „az élet Moneyballja”!

Az élet mezőnyváltásai

Mielőtt hozzáfogtam a kutatáshoz, feltettem magamnak néhány alapvető kérdést. Milyen lehet a Moneyball-elvekre épülő élet? Milyen lenne saját döntéshozatali folyamatunk, ha az Oakland A’s vagy a Rays baseballcsapatához hasonlóan az adatokat, nem pedig az ösztöneinket követnénk? Amikor a Moneyball-elvek bevezetése után játszódó baseballmeccset nézünk, szembeötlik, hogy az adatanalitikus alapon játszó csapatok… nos, kissé különösek. Vegyük például a mezőnyjátékosok elhelyezkedését a pályán!

A post-Moneyball korszakban a baseballcsapatok fokozottan alkalmazzák a mezőnyváltást. Több védőjüket a pálya egyik kis területére vonják össze, ami által a pálya nagy részét védtelenül hagyják, látszólag odavetve azt az ütőjátékos kénye-kedvének, hogy odairányítsa a labdát. A mezőnyváltás a hagyományos baseball rajongói számára kimondottan őrültségnek tűnik, de mi sem állhatna távolabb ettől. Az efféle váltásokat az a rengeteg adat igazolja, amely előrejelzi, hogy az ütőjátékos a legnagyobb valószínűséggel hová fogja ütni a labdát. A számok elárulják a baseballcsapatoknak, hogy hiába tűnnek hibának a váltások, valójában nagyon is hasznosak.12

Ha az életre is alkalmazzuk a Moneyball-megközelítést, joggal feltételezhetjük, hogy a látszólag furcsa döntések – hívjuk ezeket az élet mezőnyváltásainak – mégiscsak helyesek.

Már esett szó néhány ilyen döntésről. Az élet mezőnyváltása például, ha az ember a több randi érdekében kopaszra borotválja a fejét, vagy kékre festi a haját. Íme, egy másik terület, amelyre az értékesítés területéről származó Big Data derít fényt!

Tegyük fel, hogy valamit megpróbálunk eladni! Ez egyre gyakrabban előforduló helyzet az életben. Ahogy azt Daniel Pink az Eladni emberi dolog című könyvében írja: „Kollégák meggyőzése, adományozók rábeszélése (vagy) gyerekek befolyásolása… ez mind maga az értékesítés.”13

Mindenesetre akármit próbálunk is eladni, általában igyekszünk azt a lehető legjobban csinálni.

Megtervezzük az eladást. (Nagyon jó!) Begyakoroljuk az akciót. (Jó!) Alszunk rá egyet. (Jó!) Alaposan megreggelizünk. (Jó!) Legyőzzük az idegességünket, és elmegyünk a helyszínre. (Jó!) Majd amikor nyélbe ütöttük az üzletet, elmúlik az izgalmunk, amit egy nagy, szívből jövő, fogsort kivillantó mosollyal nyugtázunk. (Nagyon… nem jó.) Egy nemrégiben megjelent tanulmány azt elemezte, hogy ha az eladók kimutatják az érzelmeiket, az milyen hatással van az általuk eladott mennyiségre.

Az adathalmaz: 99 451 eladási esemény egy videón élőben követhető viszonteladói platformról. (Manapság sokan vásárolnak olyan szolgáltatótól, mint például az Amazon Live, ahol az eladók videón mutathatják be a termékeiket a potenciális vevőknek.) Az összes eladói bemutatóról a kutatók rendelkezésére bocsátották a videót, illetve az ezek segítségével eladott mennyiségekről szóló adatokat. (További adatokat is kaptak az eladott árucikkről, annak áráról, illetve arról, hogy az eladó ajánlott-e ingyenes szállítást.)

A vizsgálat módszere: mesterséges intelligencia és mélytanulás. A kutatók a videókból kinyert 62,32 millió képkockát adatokká alakították. A mesterséges intelligencia képes volt kódolni az eladó videóbemutató során kifejezett érzelmi megnyilvánulásait. Dühös volt? Utálkozott? Rémült? Meglepett? Szomorú? Esetleg boldog?

Az eredmény: a kutatók megfigyelése szerint az eladó érzelmi megnyilvánulásai döntőnek bizonyultak az eladott termékek számának előrejelzésében. Nem meglepő módon, amikor az eladó negatív érzelmeket mutatott, például dühöt vagy undort, kevesebbet tudott eladni. A harag nem jó reklám. Annál meglepőbb volt az, hogy amikor az eladó rendkívül pozitív érzelmeket mutatott, például boldogságot vagy meglepetést, ugyancsak kevesebbet tudott eladni. Az öröm is rossz reklám. Ami viszont a sikeres eladásokat illeti: az érzelemkifejezés korlátozása – vagyis amikor az eladó mosoly helyett a pókerarcot vágott – kétszer annyival járult hozzá a bevételhez, mint az ingyenes kiszállítás.14

Vagyis ahhoz, hogy el tudjuk adni a terméket, érdemes kevesebb lelkesedést mutatnunk iránta. Ez hibás stratégiának tűnhet, az adatok azonban egyértelműen bizonyítják, hogy nem az.

A Mindenki hazudiktól a Ne higgy a megérzésednekig

Hadd tartsak egy röpke szünetet, hogy előző könyvem olvasói számára igazolhassam ennek a könyvnek a létjogosultságát! Önök közül néhányan talán azért vették meg ezt a kötetet, mert tetszett az előző. Ha azonban az ön esetében mégsem ez a magyarázat, a következő néhány bekezdésben talán sikerül meggyőznöm arról, hogy azt is érdemes megvennie. Teszek egy próbát.

Mindenki hazudik című könyvemben arra vonatkozó kutatásaim tanulságait foglaltam össze, hogy a Google-keresések miképpen használhatók fel annak kiderítésére, hogy valójában mit is gondolnak és tesznek az emberek. A Google-kereséseket „digitális igazságszérumnak” neveztem, mivel az emberek igencsak őszinték a keresőmotorral.

A Google-kereséseket az emberi pszichéről valaha összegyűjtött legfontosabb adatbázisnak minősítettem, a következőképpen:

•a rasszista Google-keresések előre jelezték, hol fog Barack Obama rosszabbul szerepelni a 2008-as és a 2012-es elnökválasztáson

•az emberek sokszor teljes mondatokat pötyögnek a Google-ba, olyasmiket, hogy „utálom a főnökömet”, „részeg vagyok”, vagy „imádom a barátnőm mellét”

•a legnépszerűbb Google-keresés azzal kezdődik, hogy „a férjem azt akarja…”, Indiában így folytatódik: „a férjem azt akarja, hogy szoptassam meg”, ugyanott majdnem ugyanannyi Google-keresésben kérdeztek rá arra, hogyan lehet megszoptatni egy férjet, mint arra, hogy hogyan lehet megszoptatni egy csecsemőt

•a „csináld magad” abortuszra vonatkozó keresések szinte kizárólag az Egyesült Államok azon részeire koncentrálódnak, ahol az emberek nehezen jutnak el legális abortuszra

•a férfiak többet keresnek rá arra, hogyan tudnák megnagyobbítani a péniszüket, mint arra, hogyan lehet felhangolni egy gitárt, hogyan kell kereket cserélni, vagy arra, hogyan kell omlettet készíteni. A hímvesszőről szóló, egyik leggyakoribb Google-keresés: „milyen nagy a péniszem?”

A Mindenki hazudik című kötetem végén azt ígértem, a következő munkám címe az lesz, hogy (Még mindig) mindenki hazudik, és folytatni fogom annak elemzését, hogy mit árulnak el nekünk a Google-keresések. Elnézést kérek – azt hiszem, hazudtam. Milyen meglepő is ez a Mindenki hazudik szerzőjétől!

Ez a könyv látszólag nagyban különbözik az előzőtől. Ha abban reménykednek, hogy további elemzéseket fognak olvasni a férfiak nemi szervükkel kapcsolatos kereséseiről, csalódni fognak. Na jó, legyen! Mondok még egyet. Tudta, hogy a férfiak olykor teljes kijelentő mondatokat írnak be a Google-ba15 a péniszük nagyságáról? Olyasmiket, mint például hogy: „A péniszem 15 centis.” Ha pedig megvizsgáljuk az összes efféle keresésben szereplő adatot, akkor a Google-nak megvallott péniszméretek közel normális eloszlását kapjuk, amelynek várható értéke 15 centiméter körül lesz.

Lépjünk túl az ostoba Google-keresésekben végzett kutatásaimon, amelyekről többet is megtudhatnak a Mindenki hazudik című kötetemből.

Az ebben a könyvben bemutatott kutatások zöme a Mindenki hazudiktól eltérően nem a sajátom, hanem mások munkája. Ez a kötet jóval gyakorlatiasabb: sokkal inkább az önfejlesztésre összpontosít, mintsem a modern élet véletlenül kiválasztott területeinek feltárására. Emellett határozottan kisebb hangsúlyt helyez a szexre, mint a korábbi könyvem. Itt a nemiségről szóló elemzések sem az előző könyvben hosszasan tárgyalt témákkal, az emberek titkos szexuális vágyaival vagy belső bizonytalanságaival foglalkoznak. A nemiség tárgyalása ehelyett arra a kérdésre fog szorítkozni, hogy boldoggá teszi-e az embereket a szex (spoiler: igen).

Mindezek ellenére meggyőződésem, hogy ez a könyvem két okból is folytatása az előzőnek.

Először is ennek a kötetnek a motivációja részben azoknak az adatoknak az iránymutatásából ered, amelyek arról tanúskodnak, hogy mire vágynak valójában az olvasók, nem pedig arról, amiről azt mondják, hogy vágynak rá. Miután megírtam a Mindenki hazudikot, bármelyik jó piackutatóhoz hasonlóan megkérdeztem olvasóimat, hogy mi tett rájuk a legnagyobb benyomást. A többség úgy válaszolt, hogy különösen azok a fejezetek érintették meg őket, amelyek a világ legnagyobb problémáival és azok megoldási lehetőségeivel foglalkoztak – például a gyermekbántalmazásról vagy az egyenlőtlenségről szóló részek.

Ám a Mindenki hazudik szerzőjeként szkeptikus voltam mindazzal szemben, amit az emberek állítanak, és egyéb adatokat szerettem volna látni – talán valamiféle digitális igazságszérumot. Megnéztem hát a könyv Amazon Kindle-verziójának olvasók által legtöbbször kiemelt részleteit. Sokszor jelöltek meg olyan részleteket, amelyek arról szóltak, miképpen javíthatnának a saját életükön, és ritkán jelöltek meg olyanokat, amelyek azt tárgyalták, hogyan lehetne javítani a világon. Arra jutottam, hogy az emberek – akár elismerik, akár nem – kedvelik az önfejlesztést.

Az Amazon Kindle adatainak alaposabb tanulmányozása révén mások is hasonló következtetéseket vontak le. A kutatók könyveket tanulmányoztak, és arra arra jutottak, hogy az angol you (te, ön, téged, önt, neked, önnek) szó tizenkétszer nagyobb valószínűséggel fordul elő a leggyakrabban kiemelt mondatokban, mint a többiben. Tehát az emberek valóban azokat a mondatokat szeretik, amelyek tartalmazzák a te szót.16

Így lett ez a Ne higgy a megérzésednek! első bekezdése:

„ Ön jobb döntéseket hozhat az életében. A Big Data segíthet ebben önnek.”

Ez adatvezérelt, nem pedig megérzésvezérelt első bekezdés. Olyan kötetben olvasta, amelynek az a célja, hogy segítsen önnek többet elérni mindabból, amire az életében vágyik. Hogy tetszett?

Az olvasóknak segítséget kínáló könyvek népszerűségét a valaha megjelent legnépszerűbb kötetek mélyreható elemzése is alátámasztja. Megvizsgáltam minden idők legtöbb példányban eladott könyveit.17 A nem szépirodalmi művek kategóriáján belül a legnagyobb példányszámú műfaj az önsegítő könyveké (minden idők legnépszerűbb nem szépirodalmi könyveinek körülbelül a 42%-a tartozik ide). A második legkelendőbb kategória a hírességek emlékiratai (28%), a harmadik pedig a szexualitással kapcsolatos tanulmányok (8%).

Az adatokból kiindulva mindenekelőtt megírtam ezt az önsegítő könyvet. Aztán meg fogom írni a Szex. Az adatok címűt is. Remélem, később mindez elég híressé tesz ahhoz, hogy megírjam a Seth: A szerző emlékiratai, aki attól vált híressé, hogy az adatok alapján rájött, milyen könyveket lehet a legjobban eladni.

A másik kapcsolat a Mindenki hazudik és a Ne higgy a megérzésednek! között az, hogy ez a könyv is arról szól, miképpen használjuk fel az adatokat arra, hogy a modern élet titkait feltárjuk. A világ alapvető tényei rejtve vannak előlünk. Ez az egyik oka annak, hogy az adatok ennyire hasznosak a jobb döntések meghozatala szempontjából. A Big Data segítségével számos titok feltárul azzal kapcsolatban, hogy ki kapja meg az élettől azt, amire vágyik.

Vegyük például ezt a titkot: ki gazdag? Nyilvánvaló, hogy ennek a rejtélynek a nyitja mindenkinek jól jönne, aki több pénzt szeretne keresni. Ennek a tudásnak a megszerzését azonban igencsak megnehezíti az a tény, hogy sok gazdag ember egyáltalán nem szeretné, ha mások megtudnák, hogy gazdag.

Nemrégiben publikálták a gazdag emberekről szóló, eddig legátfogóbb kutatást,18 amely újonnan digitalizált adónyilvántartásokat használt fel a vizsgálathoz. A kutatók kimutatták, hogy a tipikus gazdag amerikai nem iparmágnás, vállalatigazgató vagy egyéb, olyan pozíciót betöltő személy, akire gondolnánk. A tipikus gazdag amerikai a szerzők megfogalmazásában a „helyi vállalkozás” tulajdonosa, mondjuk, „autókereskedő vagy italforgalmazó”. Ki hitte volna?! A 4. fejezetben szó lesz arról, hogy mi lehet ennek az oka, és mi következik ebből.

A média is hazudik, vagy legalábbis félrevezető benyomásokat közvetít a világ működéséről, amikor a nekünk elmesélhető történetek közül válogat. Ha az adatokat arra használjuk, hogy rendet tegyünk a hazugságok rengetegében, olyan információkhoz juthatunk, amelyek különösen hasznosak akkor, amikor döntést hozunk.

Csak egy példa: mi az összefüggés az életkor és a vállalkozói siker között? Az adatokból kiderül, hogy a média torz képet közvetít a vállalkozók életkoráról. Egy friss tanulmány megállapította, hogy az üzleti magazinokban bemutatott vállalkozók medián életkora19 huszonhét év. A média szívesen tár elénk történeteket olyan csodagyerekekről, akik komoly vállalkozásokat indítottak el.

De valójában hány éves a tipikus vállalkozó? Egy nemrégiben közölt, a vállalkozók teljes univerzumát feldolgozó tanulmány arra az eredményre jutott, hogy a sikeres vállalkozók átlagéletkora negyvenkét év.20 A sikeres vállalkozás elindításának esélye pedig hatvanéves korig folyamatosan növekszik.21 Sőt az életkorból származó előny a vállalkozók életében még a tech szektorban is érvényesül22 azon a területen, amelyről a legtöbben úgy gondolják, hogy az új eszközök kifejlesztéséhez kifejezetten fiatalokra van szükség.

Az, hogy a kor bármilyen típusú vállalkozás beindításakor előny, mindenképpen hasznos információ olyasvalaki számára, aki középkorúként úgy gondolja, hogy már lecsúszott a sikeres vállalkozás alapításának esélyéről. Az 5. fejezetben leszámolunk néhány, vállalkozói sikerrel kapcsolatos mítosszal, és bemutatunk egy megbízható, adatalapú képletet, amelynek segítségével valószínűleg bárki esélyeit maximalizálni lehet egy sikeres vállalkozás létrehozására.

Ha megismeri a világ valódi működéséről tanúskodó adatokat – és sikerül figyelmen kívül hagynia az emberek és a média hazugságait –, akkor készen is áll arra, hogy jobb döntéseket hozzon az életében.

Istentől az adatok iránti érzelmekig

A Homo Deus utolsó fejezetében Yuval Noah Harari azt írja, hogy „olyan vallási forradalmon” megyünk keresztül, „amilyenre a 18. század óta nem volt példa”. Harari szerint az új vallás a dataizmus ,23 vagyis az adatokba vetett hit.

Hogyan jutottunk idáig?

Az emberiség történelmének nagy részében a világ legtanultabb emberei istent tartották az első számú tekintélynek. Harari ezt írja: „Aki nem tudta, kit vegyen el, milyen mesterséget űzzön, vagy kezdjen-e háborút, a Bibliához fordult, és követte a tanácsait.”

A humanista forradalom, amelyet Harari a 18. századra tesz, megkérdőjelezte az istenközpontú világnézetet. Voltaire, John Locke, és kedvenc filozófusom, David Hume azt állította, hogy isten az emberi képzelet szüleménye, a Biblia normarendszere pedig hibás. Mivel a filozófusok nem hittek abban, hogy létezik valaki, aki irányít bennünket, azt javasolták, hogy az emberek önmagukat irányítsák. Harari szerint a humanizmus korában a jelentőségteljes döntéseket az emberek „az önmagukra figyelés”, „a naplemente nézése”, a „naplóírás” vagy „a barátjukkal folytatott őszinte beszélgetés” alapján hozták.

A dataista forradalom – amely épp csak elkezdődött, és Harari szerint még évtizedekig vagy akár tovább is tarthat a teljes kibontakozása – megkérdőjelezi a humanisták érzésközpontú világnézetét. Élettudósok és biológusok is felvetették már érzéseink kvázi vallásos státuszát. Rájöttek, hogy – Harari szavaival élve – „az organizmusok algoritmusok”,24 az érzések pedig csupán „biokémiai kalkulációk folyamatai”.

Mi több, olyan híres viselkedéskutatók, mint Amos Tversky és Daniel Kahneman, felismerték, hogy az érzéseink többnyire félrevezetnek bennünket. Szerintük az elménk tele van elfogultsággal.25

Ön szerint a megérzései megbízható tanácsadók? Nem igazán − állítják a tudósok. Jellemzően túl optimisták vagyunk; olyan információkhoz ragaszkodunk, amelyek összeegyeztethetők azzal, amiben hinni szeretnénk; tévesen azt a következtetést vonjuk le, hogy magyarázatot tudunk találni olyan eseményekre, amelyek a bekövetkezésük előtt még megjósolhatatlanok voltak, és így tovább.

A humanistáknak a „hallgass a belső hangodra” elv felszabadítónak és romantikusnak tűnhetett. A Psychological Review folyóirat legutóbbi számának vagy a Wikipédia Kognitív torzítások listája3 című szócikkének elolvasása után azonban a „hallgass a belső hangodra” őszintén szólva meglehetősen veszélyes iránymutatásnak tűnik.

Végső soron a Big Data-forradalom arra kínál alternatívát, hogy a megérzéseinkre hallgassunk. Miközben egy istent nem ismerő univerzumban a humanisták számára a megérzések és embertársaink tanácsai megbízható forrásoknak tűnhettek, az adattudósok napjainkban olyan hatalmas adathalmazokat építenek és elemeznek, amelyek felszabadíthatnak bennünket saját elfogult elménk uralma alól.

Harari szerint: „A 21. században azonban az érzések már nem a világ legjobb algoritmusai. Jobb algoritmusokat fejlesztünk, amelyek sosem látott számítókapacitást és óriási adatbázisokat mozgósítanak.” „Ha azon töprengünk (a dataizmus korában), hogy kivel házasodjunk össze, milyen szakmát válasszunk, vagy indítsunk-e háborút”, a választ olyan „algoritmusok adhatják meg, amelyek jobban ismerhetnek bennünket, mint mi saját magunkat”.

Nem vagyok felfuvalkodott, hogy azt állítsam, a Ne higgy a megérzésednek! A dataizmus bibliája, vagy hogy megpróbáljam megírni a dataizmus tízparancsolatát − bár annak örülnék, ha azokra a kutatókra, akiknek a munkáiról az alábbiakban szó lesz, a dataizmus prófétáiként gondolnának. (Ők tényleg úttörők.)

Remélem, ez a könyv megmutatja majd, miképpen fest a dataizmus új világképe, emellett pedig olyan algoritmusokat fog felkínálni, amelyek segítségére lesznek önnek vagy az egyik barátjának akkor, amikor komoly döntés előtt áll. A Ne higgy a megérzésednek! kilenc fejezetből áll. A fejezetekben az élet egy-egy nagy területét veszem górcső alá, és azt mutatom, be, hogy mit árulnak el az adatok ezekről. Az 1. fejezet az élet talán legnagyobb döntésére összpontosít, arra, amelyet Harari is elsőként említ mint olyat, amelyet a dataizmus átalakíthat.

Kedves adatisták és potenciális adatizmushívők! Vajon segíthet-e önöknek egy algoritmus abban, hogy megtalálják életük párját?

Tartalom

Előszó. Önsegítő könyv adatmániásoknak

Első fejezet: MI-házasság

Második fejezet: A lakókörnyezet a sikeres gyermeknevelés titka

Harmadik fejezet: Hogyan lehet a sportban sikeres, ha nincs hozzá tehetsége?

Negyedik fejezet: Kik Amerika titkos gazdagjai?

Ötödik fejezet: Hosszú és unalmas menetelés a siker felé

Hatodik fejezet: A szerencse manipulálása a saját javunkra

Hetedik fejezet: Teljes átalakulás – kocka verzió

Nyolcadik fejezet: A kanapéról való felkelés sorsfordító mágiája

Kilencedik fejezet: A modern élet nyomorúságos csapdái

Következtetések

Köszönetnyilvánítás

Függelék

Jegyzetek

Név- és tárgymutató

Forgalmazza:
eKönyv Magyarország Kft.
www.ekonyv.hu
Felhasznált betűtípusok
Noto Sans Symbols 2 – SIL Open Font License
Roboto – Apache License 2.0
Roboto Condensed – SIL Open Font License
Source Serif 4 – SIL Open Font License
VollkornSC – SIL Open Font License