Comment communiquer au mieux l'incertitude?

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Un problème majeur dans la communication des résultats des calculs statistiques aux médias et au public est la façon dont nous communiquons l'incertitude. Certes, la plupart des médias de masse semblent aimer un nombre dur et rapide, même si, sauf dans un nombre relativement restreint de cas, les chiffres ont toujours une certaine incertitude.

Alors, comment pouvons-nous, en tant que statisticiens (ou scientifiques décrivant des travaux statistiques), communiquer au mieux nos résultats, tout en gardant l'incertitude dans le tact et en la rendant significative pour notre public?

Je me rends compte que ce n'est pas en fait une question de statistiques, plutôt une question de psychologie sur les statistiques, mais c'est certainement quelque chose qui préoccupera la plupart des statisticiens et des scientifiques. J'imagine que les bonnes réponses pourraient faire référence à la recherche psychologique plus qu'aux manuels de statistiques ...


Edit: Selon la suggestion de user568458, une étude de cas peut être utile ici. Si possible, veuillez conserver les réponses généralisables dans d'autres domaines.

Le cas particulier qui m'intéresse est un bel exemple: la communication de la science du climat aux politiques et au grand public, par le biais des médias . En d'autres termes, en tant que scientifique, il est de votre devoir de transmettre des informations à un journaliste de telle sorte qu'il ait peu de difficulté à transmettre avec précision ces informations au public - c'est-à-dire la vérité, mais pas nécessairement toute la vérité, qui ne rentrera généralement pas dans une nouvelle.

Quelques exemples particulièrement courants pourraient être la communication de l'incertitude dans l'estimation du degré de réchauffement pendant le reste du siècle, ou dans la probabilité accrue d'un événement météorologique extrême spécifique (c'est-à-dire en réponse à "cette tempête a-t-elle été causée par le changement climatique?" "question type).

rien101
la source
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David Spiegelhalter a travaillé sur le risque et l'incertitude et sur la manière de communiquer ces idées. Je ne crois pas qu'il y ait de réponse générale à cette question car elle dépend fortement du contexte, des outils mathématiques-statistiques développés à l'heure actuelle, de la compréhension du phénomène en question, ...
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@Procrastinator - postez ce commentaire comme réponse! Les graphiques statistiques sont l'OMI un moyen convaincant de diffuser une grande partie (peut-être la plupart ou la totalité!) Du contenu statistique. J'ai particulièrement apprécié le récent article de Spiegelhalter sur la science ( PDF non fermé ici ).
Andy W
J'aime tellement les contributions de @ naught101 à ce site, mais cette question est tout simplement trop large. Chaque fois que la réponse pourrait prendre la forme d'un livre ou d'une bibliothèque, je considère la question trop large.
rolando2
@Procrastinator: Je pense que la communication des risques est une question distincte, et je ne sais pas si la discussion de l'un est applicable à l'autre.
naught101
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C'est une excellente question et un favori instantané - mais je suis d'accord qu'elle est trop large (mais seulement juste). Il peut être transformé en un problème pouvant être résolu et résolu en a) indiquant explicitement le public de la communication (par exemple, vous impliquez un public profane intéressé de la presse et du grand public), b) en ciblant explicitement un problème (par exemple, "Comment communiquer au mieux l'incertitude autour de un chiffre cité? "plutôt que l’incertitude en général avec cela comme exemple), c) illustrant ce type de problème avec un exemple spécifique du monde réel où la communication de l’incertitude autour d’un chiffre est nécessaire mais échoue.
user56reinstatemonica8

Réponses:

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C'est sur quoi Gerd Gigerenzer a travaillé dans le passé: http://www.amazon.com/Reckoning-With-Risk-Gerd-Gigerenzer/dp/0140297863/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1335941282&sr=1- 1

Modifier pour résumer ce que je pense être ce que Gigerenzer signifie:

Si je comprends bien, Gigerenzer propose de communiquer le risque différemment. De façon traditionnelle, un traitement (il fait partie des statistiques médicales) aurait pour effet de réduire la maladie d'un certain pourcentage. Par exemple, "manger 100 bananes par jour réduit de 50% le risque de cancer des ongles des orteils". C'est un énorme avantage de manger des bananes, semble-t-il. Le problème est que la prévalence du cancer des ongles des orteils n'est pas exactement élevée. Supposons qu'il existe une maladie appelée «cancer des ongles des orteils» et sa prévalence est de 1 personne sur 100 000. Gigerenzer propose de déclarer la probabilité absolue de développer un cancer des ongles des orteils avant et après - par exemple "réduit le risque de cancer des ongles des orteils de 0,001% à 0,0005%" - ce qui est beaucoup moins impressionnant dans le cas des maladies rares.

xmjx
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Ce serait une meilleure réponse avec une brève description des principales revendications de Gigerenzer.
naught101
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Merci pour le résumé xmjx, même si je ne suis pas sûr que ce soit vraiment utile de confondre la communication du risque avec la communication de l'incertitude ..
naught101
@ naught101 - Le public comprend-il la différence entre le risque et l'incertitude?
Daniel R Hicks
@DanielRHicks: comme je l'ai laissé entendre, je ne suis pas sûr. N'hésitez pas à faire un argument pour ou contre ...
naught101
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@ naught101 - Mon point est que, parfois, il faut être intentionnellement imprécis afin de transmettre des concepts raisonnablement valables à ceux qui n'ont pas les antécédents appropriés. Trop de rigueur peut produire une compréhension plus précise, mais dans un public beaucoup plus restreint. L'utilisation d'une terminologie "plus lâche" peut entraîner un taux de compréhension globale beaucoup plus élevé, même si la compréhension est moins précise.
Daniel R Hicks
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En 2003, il y a eu une série dans le Journal of the Royal Statistical Society (A) sur la communication des risques.

La référence que j'ai pour le 1er est:

JR Statist. Soc. A (2003) 166, partie 2, p. 205-206

De là, vous pourriez probablement trouver la série entière et ils pourraient être intéressants pour cette question.

Greg Snow
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Je pense que la terminologie des courses de bookmakers peut être plus facilement comprise par le grand public, par exemple, les chances qu'un événement spécifique se produise soient de 50 à 50 ou, comme autre exemple, il peut y avoir une probabilité de 9-1 qu'un effet se produise. être dans une fourchette indiquée, avec un risque de 100-1 qu'un événement spécifié plutôt improbable se produise. Cela doit être équilibré avec le risque, dans le sens du bénéfice ou des dommages potentiels qui peuvent survenir. Par exemple, si l'on traverse une route en tant que piéton sans regarder, on peut être chanceux 75% du temps, mais les conséquences d'un accident pourraient être catastrophiques.

Robert Jones
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