Причинно следственная связь (Ирина Живилова) /

Если собаке дать мясо одновременно с включением лампы, то после нескольких повторений собака начинает питаться платком не только ради самого мяса, но и ради лампы. Возник зависимый рефлекс: повторение двух раздражителей является причиной, а рефлекс — следствием.

Распространенная ошибка — различать причину и следствие в корреляции.

В Шотландии средняя продолжительность жизни выше, плотность населения ниже, а безработица ниже. В США продолжительность жизни связана с доходом (более бедные и низкие социально-экономические штаты имеют больше шансов умереть преждевременно). В современной Великобритании профессиональный статус связан с продолжительностью жизни.

Десятилетнее исследование 17 350 государственных служащих Великобритании показало, что смертность в 1,6 раза выше среди руководителей и в 2,2-2,7 раза выше среди служащих и рабочих соответственно (Adler et al., 1993, 1994). Судя по всему, существует четко выраженная взаимозависимость между обстоятельствами и здоровьем в разное время и в разных географических точках.

Приведенные выше примеры взаимосвязи между обстоятельствами и продолжительностью жизни иллюстрируют наиболее распространенные ошибки в мышлении как любителей, так и профессионалов. Трудно сделать вывод о том, что искушение не вступать ни в чьи отношения — дело обоюдное. Можно предположить, что ситуация каким-то образом защищает человека от того, что может пагубно сказаться на его благополучии.

Или же это совсем не так. И здоровье — это не результат, а причина активности и успеха? На могилах стоят более дорогие надгробия, потому что у долгожителей больше времени, чтобы накопить больше денег? Корреляционные исследования могут делать прогнозы, но они не могут ответить на вопрос, вызывают ли изменения одного параметра (например, социального статуса) изменения другого (например, состояния здоровья).

Часто бывает так, что дети, которых бьют родители, хуже успевают в школе и чаще занимаются антисоциальным поведением. Значит ли это, что одно вытекает из другого? Это совсем не однозначно. Напротив, и суровые наказания, и плохая учеба, и антисоциальное поведение являются результатом взросления в неблагополучной семье.

Примеры корреляций, которые ошибочно принимают за причинно следственную связь

Хотя разница между корреляцией и причинностью кажется очевидной, на практике их легко спутать друг с другом.

Рассмотрим типичную ситуацию из реальной жизни, когда корреляция приводит к ошибочному выводу о наличии причинно-следственной связи в повседневных ситуациях.

В своей книге «Мышление, быстрое и медленное» Дэниел Канеман описывает случай, произошедший на лекции у одного из пилотов в Израиле. Один из инструкторов утверждал, что после жесткой критики за ошибки испытуемые становятся лучше. Канеман предложил эксперимент, в котором в этих тестах нужно было, не глядя, дважды бросить монету в нарисованную на полу мишень.

Эксперимент показал, что те, кто приближался к мишени при первом броске, не обладали такой же точностью при втором броске179. и наоборот.

С помощью этого эксперимента Канеман продемонстрировал феномен обратного потока в среднем. Если пилот выполнял какое-то движение очень плохо или очень хорошо, для него это часто было средним отклонением. Поэтому весьма вероятно, что следующее выполнение будет близко к среднему, то есть лучше или хуже предыдущего.

После неудачного опыта выяснилось, что не критика помогла выполнить тест лучше, а регрессия к среднему значению. Тренеры неправильно восприняли связь между критикой и улучшением результатов после критики как причинно-следственную.

Некоторые широко распространенные убеждения также являются корреляциями, замаскированными под причинно-следственные связи.

Например, убеждение, что дошкольная практика улучшает когнитивные способности детей, память и внимание. Хотя между этими факторами может существовать корреляция, прямой причинно-следственной связи нет, поскольку на результаты могут влиять многие факторы.

Занятия музыкой для детей могут потребовать дополнительных финансовых ресурсов от семьи. Другими словами, если семьи могут зарабатывать деньги на основные нужды, а также на дополнительное образование, то вполне вероятно, что ребенок будет иметь доступ к лучшему питанию, лучшему базовому образованию и другим благам, которые могут положительно повлиять на интеллект ребенка.

Другой пример.

В статье Washington Post делается вывод, что увеличение расходов на содержание полиции в США не приведет к снижению преступности. Автор пытается отрицать причинно-следственную связь между событиями через очевидное отсутствие прямой корреляции. Увеличение бюджетов полиции не приводит к аналогичному снижению преступности.

Корреляция в бизнесе

Однако неверно утверждать, что должна существовать причинно-следственная связь. Например, рост преступности может быть движущей силой расходов на полицию, а не наоборот. Без тщательного исследования один из двух методов не может быть поддержан.

В 2013 году компания eBay потратила десятки миллионов долларов на поисковую рекламу для брендовых вопросов «eBay». Компания была убеждена, что увеличение продаж произошло именно благодаря рыночному трафику. Однако в ходе исследования выяснилось, что реклама, по-видимому, все равно предназначалась только для аудитории, составляющей рынок eBay.

В этом случае намерение пользователя совершить покупку было связано как с рекламой сайта, так и с продажей. С другой стороны, eBay считал, что реклама — это причина, а продажи — результат.

→ На примере eBay показана результативность рекламной кампании в вопросе роста, то есть канала целевых действий, которые произошли бы и без нее.

О влиянии модели эффективности и роста на расчет ROI для ↓маркетинга и о том, как прослеживается причинно-следственная связь между продуктовым каналом и целевым действием, можно подробно узнать из ряда документов, подготовленных Захарием Сташевским.

При анализе успеха продукции других компаний за рубежом корреляцию часто путают с причинно-следственной связью. ‘Благодаря функции X мы нашли кадр и соответствие продукта/рынка для продукта A. Мы можем повторить наш успех, добавив ту же особенность в продукт и на местном рынке.»

Предположим, что продукт А стал успешным после внедрения какой-либо особенности. Однако само изменение не может быть названо причиной добавления. Часто причины более сложные и основаны на многих факторах.

Однако более важно то, что для определенного сегмента пользователей продукт решает конкретную проблему более эффективно, чем все имеющиеся альтернативы.

Например, WeChat Pay стал популярным платежным инструментом в Китае не потому, что он сочетает в себе мессенджер и платежный инструмент. Его добавленная стоимость оказалась настолько высокой, а продукт настолько успешным, потому что он стал гораздо более эффективной альтернативой наличным.

Корреляция в работе над продуктом

В связи с этим становится понятно, почему Facebook Messenger с трудом запустил свой платежный сервис. Простого добавления функциональности Messenger недостаточно. Это связано с тем, что американский рынок гораздо более развит в плане платежных методов, а значит, добавленная стоимость решения Facebook для клиентов менее ощутима или не ощутима вовсе.

Пример с притоком пользователей в продукт

Работать над продуктом — значит постоянно задавать вопросы о причинах тех или иных изменений в метриках. И часто возникает соблазн объяснить их тем, что мы сознательно сделали в последнее время. Однако важно помнить, что продукты и пользователи не существуют в изоляции.

На прошлой неделе мы наблюдали приток пользователей. До этого мы добавили в продукт новую важную функцию. Изменения в продукте, казалось бы, привели к росту.

Однако позже вы обнаружили, что приток пользователей к вашему продукту был результатом того, что прямой конкурент значительно снизил базовую цену. Ваш отдел маркетинга осознал это и начал активно использовать этот аргумент в различных каналах коммуникации. Отсюда и приток новых пользователей.

Пример с монетизацией мобильной игры

Действительно, существовала корреляция между добавлением новых функций и увеличением пользовательской базы. Однако, как мы выяснили, у этого роста была и другая причина.

Работая с мобильными играми, можно заметить, что пользователи, подключенные к социальным сетям, создают более емкий рынок. В этот момент может возникнуть соблазн предположить, что между событиями существует причинно-следственная связь и что увеличение конверсии игроков в пользователей, подключенных к социальным сетям, пропорционально увеличит доход от этих пользователей. В этом случае существует множество предположений о том, как повлиять на этот параметр.

Однако в реальности в данной ситуации может существовать один или несколько других факторов, которые одинаково влияют как на первое, так и на второе явление. Скрытый фактор заключается в том, что пользователи, которые активно связаны как с социальными сетями, так и с более частыми покупками, более мобилизованы и заинтересованы в совершении покупок, чем первые. Другими словами, на их поведение влияют не их связи в социальных сетях, а их изначальная предрасположенность к игре.

Как эксперименты помогают доказать причинно-следственную связь

Если это так, то активное навязывание связи пользователя с социальными сетями фактически не оказывает никакого влияния. С другой стороны, нельзя сразу сделать вывод о том, что ни такое навязывание, ни разница не имеют значения. Чтобы это выяснить, необходимо провести эксперименты.

Суеверия, псевдонаучные ответвления и архаичные средства лечения появляются во многом из-за путаницы между корреляцией и причинно-следственной связью. Это привело к появлению ритуалов, указывающих на дождь, и жертвоприношений, гарантирующих успех обильного урожая.

Древняя и средневековая медицина развивались похожим образом. Например, кровопускание считалось эффективным способом улучшения здоровья пациента. Если пациент выживал после процедуры, ему приписывался успех. Если нет, это означало, что болезнь была очень сильной.

В данном случае соотношение между процессом и выздоровлением является некорректным и избирательным.

Развитие медицины не случайно упомянуло архаичные методы лечения, ведь они были на пути к созданию эффективных способов доказательства причинно-следственных связей.

Одной из важнейших вех в развитии доказательной медицины стали первые рандомизированные контролируемые испытания в середине XX века. Они включали в себя использование двух групп, тестовой и контрольной, и введение одного препарата одной группе и плацебо другой. Отсутствие различий в других переменных позволяет сделать вывод об эффективности только одного конкретного фактора.

A/B-тестирование для проверки наличия причинно-следственной связи

В Интернете такое тестирование называется A/B-тестом.

Мы замечаем, что между событиями X и Y существует корреляция, но для принятия решения нам нужно понять, есть ли между ними причинно-следственная связь.

Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо провести эксперименты.

Например, если одна группа пользователей получает какую-то функцию, а другая — нет. Все остальные условия для них одинаковы. По окончании теста собираются и анализируются данные. На основе этих данных можно понять, повлияла ли функция на интересующую вас метрику.