مقدمة
عبارة “أكاذيب، أكاذيب شائنة، وإحصائيات” هي مقولة شائعة تُستخدم للتعبير عن مدى إقناع الإحصائيات، وفي الوقت نفسه، مدى سهولة استخدامها لتشويه الحقائق أو تضليل الجمهور. تُنسب هذه العبارة غالبًا إلى بنيامين دزرائيلي، رئيس الوزراء البريطاني في القرن التاسع عشر، على الرغم من عدم وجود دليل قاطع على أنه قائلها. ومع ذلك، بغض النظر عن أصلها، فإن العبارة تلخص بشكل فعال الشكوك التي تثيرها الإحصائيات في كثير من الأحيان، خاصةً عندما تُستخدم لدعم حجج مشكوك فيها أو الترويج لأجندات خفية.
أصل العبارة وتاريخها
على الرغم من أن العبارة تُنسب غالبًا إلى بنيامين دزرائيلي، إلا أن أول ظهور موثق لها كان في عام 1891 في كتاب “Figures Fanciful and Figurative” للكاتب الإنجليزي ليونارد كورتني. استخدم كورتني العبارة للإشارة إلى أن الإحصائيات يمكن أن تكون مضللة مثل الأكاذيب الصريحة، خاصةً إذا تم التلاعب بها أو تفسيرها بشكل غير صحيح. انتشرت العبارة على نطاق واسع في أوائل القرن العشرين، وأصبحت مرتبطة بدزرائيلي بسبب سمعته كسياسي ماهر ومخادع.
لماذا الإحصائيات يمكن أن تكون مضللة
هناك عدة أسباب تجعل الإحصائيات عرضة للتلاعب والتضليل:
- التحيز في جمع البيانات: يمكن أن تؤثر طريقة جمع البيانات بشكل كبير على النتائج. على سبيل المثال، إذا تم إجراء استطلاع رأي فقط بين مجموعة معينة من الأشخاص، فقد لا تعكس النتائج الرأي العام بأكمله.
- اختيار المقاييس المناسبة: يمكن استخدام مقاييس مختلفة لقياس نفس الظاهرة، وقد تؤدي هذه المقاييس إلى نتائج مختلفة. على سبيل المثال، يمكن قياس “متوسط” الدخل باستخدام المتوسط الحسابي أو الوسيط، وقد يعطي هذان المقياسان نتائج مختلفة تمامًا، خاصةً إذا كان هناك عدد قليل من الأفراد ذوي الدخل المرتفع جدًا.
- التلاعب بالرسوم البيانية: يمكن استخدام الرسوم البيانية لتشويه الحقائق من خلال تغيير مقياس الرسم أو اختيار نوع الرسم البياني الذي يبرز جانبًا معينًا من البيانات.
- إخفاء البيانات: يمكن إخفاء البيانات التي تتعارض مع الحجة المطروحة، مما يعطي صورة غير كاملة أو مضللة عن الواقع.
- الارتباط لا يعني السببية: مجرد وجود علاقة ارتباط بين متغيرين لا يعني بالضرورة أن أحدهما يسبب الآخر. على سبيل المثال، قد يكون هناك ارتباط بين مبيعات الآيس كريم ومعدلات الجريمة، لكن هذا لا يعني أن تناول الآيس كريم يؤدي إلى ارتكاب الجرائم. قد يكون هناك متغير ثالث، مثل ارتفاع درجة الحرارة، يؤثر على كل من مبيعات الآيس كريم ومعدلات الجريمة.
أمثلة على استخدام الإحصائيات بشكل مضلل
هناك العديد من الأمثلة على استخدام الإحصائيات بشكل مضلل في الحياة اليومية:
- الإعلانات: غالبًا ما تستخدم الإعلانات الإحصائيات المضللة لجعل المنتجات تبدو أكثر جاذبية. على سبيل المثال، قد يدعي إعلان عن معجون أسنان أنه “يقلل من تسوس الأسنان بنسبة 99٪”، دون توضيح حجم الدراسة أو المجموعة التي تم إجراء الدراسة عليها.
- السياسة: غالبًا ما يستخدم السياسيون الإحصائيات لدعم حججهم أو مهاجمة خصومهم. على سبيل المثال، قد يدعي سياسي أن “معدل البطالة انخفض بنسبة 5٪” خلال فترة ولايته، دون ذكر أن هذا الانخفاض قد يكون بسبب عوامل أخرى، مثل خروج العمال من سوق العمل.
- وسائل الإعلام: غالبًا ما تنشر وسائل الإعلام الإحصائيات دون التحقق من صحتها أو فهمها بشكل كامل. على سبيل المثال، قد تنشر صحيفة خبرًا عن “زيادة بنسبة 10٪ في معدل الجريمة”، دون ذكر أن هذا الارتفاع قد يكون بسبب تغيير في طريقة تسجيل الجرائم، وليس بسبب زيادة حقيقية في عدد الجرائم.
كيفية قراءة الإحصائيات بشكل نقدي
من المهم أن نكون قادرين على قراءة الإحصائيات بشكل نقدي لكي لا نقع ضحية للتضليل. فيما يلي بعض النصائح:
- تحقق من مصدر البيانات: هل المصدر موثوق؟ هل لديه أي تحيزات محتملة؟
- انتبه إلى حجم العينة: هل العينة كبيرة بما يكفي لتمثيل السكان الذين يتم دراستهم؟
- ابحث عن التحيزات المحتملة في جمع البيانات: هل تم جمع البيانات بطريقة عشوائية؟ هل تم استبعاد أي مجموعات من السكان؟
- انتبه إلى المقاييس المستخدمة: هل تم استخدام المقاييس المناسبة لقياس الظاهرة التي يتم دراستها؟
- انتبه إلى الرسوم البيانية: هل تم استخدام الرسوم البيانية لتشويه الحقائق؟
- لا تفترض أن الارتباط يعني السببية: هل هناك أي عوامل أخرى يمكن أن تفسر العلاقة بين المتغيرات؟
- كن متشككًا: لا تصدق كل ما تقرأه أو تسمعه. اسأل نفسك أسئلة صعبة وحاول الحصول على معلومات من مصادر متعددة.
تأثير الإحصائيات المضللة على المجتمع
يمكن أن يكون للإحصائيات المضللة تأثير كبير على المجتمع. يمكن أن تؤدي إلى اتخاذ قرارات سياسية واقتصادية خاطئة، ويمكن أن تضر بصحة الناس ورفاههم. على سبيل المثال، إذا تم نشر إحصائيات مضللة عن سلامة لقاح معين، فقد يرفض الناس التطعيم، مما يزيد من خطر انتشار المرض. وبالمثل، إذا تم نشر إحصائيات مضللة عن فعالية علاج طبي، فقد يتلقى الناس علاجات غير فعالة أو ضارة.
دور التعليم في مكافحة التضليل الإحصائي
التعليم يلعب دورًا حاسمًا في مكافحة التضليل الإحصائي. من خلال تزويد الأفراد بالمهارات اللازمة لقراءة الإحصائيات بشكل نقدي، يمكننا تمكينهم من اتخاذ قرارات مستنيرة وتجنب الوقوع ضحية للتضليل. يجب أن يشمل التعليم الإحصائي ما يلي:
- فهم المفاهيم الإحصائية الأساسية: مثل المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، والارتباط.
- القدرة على تقييم مصادر البيانات: بما في ذلك تحديد التحيزات المحتملة.
- القدرة على قراءة الرسوم البيانية والجداول: وفهم كيفية استخدامها لتمثيل البيانات.
- القدرة على تحديد الأخطاء الشائعة في التفكير الإحصائي: مثل الخلط بين الارتباط والسببية.
- القدرة على تطبيق التفكير الإحصائي على مواقف الحياة اليومية: مثل تقييم الإعلانات والتقارير الإخبارية.
أخلاقيات استخدام الإحصائيات
من المهم أن نستخدم الإحصائيات بشكل أخلاقي ومسؤول. يجب أن نتجنب التلاعب بالبيانات أو تفسيرها بشكل غير صحيح، ويجب أن نكون شفافين بشأن مصادر البيانات والأساليب التي استخدمناها. يجب أن ندرك أن الإحصائيات يمكن أن يكون لها تأثير كبير على حياة الناس، ويجب أن نستخدمها بحذر ومسؤولية.
خاتمة
عبارة “أكاذيب، أكاذيب شائنة، وإحصائيات” تذكرنا بأهمية التفكير النقدي عند التعامل مع الإحصائيات. الإحصائيات أداة قوية يمكن استخدامها لإقناع الناس وتشكيل آرائهم، ولكنها أيضًا عرضة للتلاعب والتضليل. من خلال تطوير مهارات التفكير النقدي لدينا، يمكننا أن نصبح مستهلكين أكثر استنارة للمعلومات وتجنب الوقوع ضحية للتضليل الإحصائي. التعليم الإحصائي والأخلاقيات في استخدام البيانات هما عنصران أساسيان لضمان استخدام الإحصائيات بشكل مسؤول وبطريقة تعود بالنفع على المجتمع.