THỐNG KÊ VÀ MÔ HÌNH TOÁN HỌC: CHÚNG TA CÓ NÊN ĐỂ CHÚNG CAI TRỊ CHÚNG TA KHÔNG?
Isabelle Bruno[1] và Andrea Saltelli[2]
Dữ liệu và mô hình là rất cần thiết,
nhưng chúng chỉ mở ra nhiều câu hỏi chính trị hơn. David Parkins/Nature
“Trong những điều kiện nào, chúng ta có thể tin tưởng vào những dữ liệu lượng hóa mà những nhà cầm quyền đưa ra ngày nay?”. Cùng với hai mươi nhà triết học, nhà sử học, nhà xã hội học, nhà thống kê và nhà toán học làm việc tại chín quốc gia, chúng tôi đã công bố vào cuối tháng 6 trên tạp chí Nature một tuyên ngôn đề cập đến vấn đề này để cảnh báo các chuyên gia và người ngoại đạo về việc sử dụng sai trái số liệu thống kê và các mô hình dự đoán, ngày càng phổ biến trong bối cảnh cuộc khủng hoảng y tế toàn cầu, và đề xuất năm cách để đảm bảo rằng các con số làm sáng tỏ một cách đúng đắn các cuộc tranh luận và các quyết định.
Thống kê và mô hình toán học không nên kết thúc các cuộc tranh luận, nhưng nên mở chúng ra
 |
| Andrea Saltelli |
 |
| Isabelle Bruno |
Kể từ đầu năm 2020, hàng ngày các số liệu về đại dịch Covid-19 đều xuất hiện ở hàng đầu trên báo chí: số ca được phát hiện hoặc hiện có, tỷ lệ sử dụng giường trong phòng hồi sức, tỷ lệ lây lan hay khỏi bệnh, đường biểu diễn diễn biến của các ca tử vong và bản đồ của các quốc gia bị ảnh hưởng nặng nề nhất. Các diễn ngôn chính trị và truyền thông bị các dữ liệu và các khái niệm xâm chiếm khiến cho chúng ngay tức thì mang vẻ ngoài khoa học, nếu không phải là không thể sai lầm. “Làm phẳng đường cong”, “nguy cơ lây nhiễm”, “xác suất lây nhiễm”: tất cả các thuật ngữ này được sử dụng như là các lập luận có uy quyền, với sự hỗ trợ của các số liệu, để biện minh cho các quyết định và kế hoạch hành động công, mà không tính đến những điều không chắc chắn bao quanh chúng và sự thận trọng về mặt phương pháp luận mà việc sử dụng chúng đòi hỏi.
Có lý do chính đáng cho hiện trạng trên: tính hiệu quả của chúng với tư cách là công cụ chính trị là do sự thừa nhận đặc tính không thể chối cãi của chúng. Chúng là những hộp đen hữu ích để kết thúc các cuộc tranh luận, làm cho các sự chống đối phải im tiếng và buộc phải chấp nhận các tình trạng khẩn cấp hạn chế các quyền tự do cơ bản nhất.
Tuy nhiên, dữ liệu mô hình hóa tồn tại trong cuộc sống của chúng ta ngày nay có thể là công cụ quý giá để làm nổi lên các vấn đề, khẳng định một số quyền nhất định và thúc đẩy những cuộc trao đổi đối lập nhau... với điều kiện là thừa nhận tính tương tác giữa khoa học và chính trị, tri thức và quyền lực, các cuộc tranh luận công khai và các cuộc tranh cãi của chuyên gia.
Do đó, cần phải có năm sự thận trọng trong việc sử dụng các con số để đề phòng “chứng lượng hóa (các dữ liệu) (quantophrénie)”.
Giải thích rõ các giả định và các sự không chắc chắn
Mô hình giả định điều gì? Nó đã bỏ qua hay cố tình gạt bỏ điều gì? Sự phân tích độ nhạy đã được tiến hành chưa? Không chỉ cần thiết làm rõ một cách có hệ thống các giả định cơ bản của một mô hình mà còn phải nêu lên những điểm không chắc chắn. Tại sao? Mô hình là công cụ giúp trả lời các câu hỏi như “điều gì xảy ra nếu?”: Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta áp đặt sự phong tỏa, tăng gấp đôi số giường bệnh, nâng năng lực truy vết lên 30%, v.v.? Thế mà, các mô hình trả lời cho câu hỏi này tùy theo một số điều kiện hoặc tiền giả định.
Trả lời các câu hỏi trên đòi hỏi có một ý tưởng nhất định về động năng của sự lây nhiễm, về cách thức mà các biện pháp phong tỏa được triển khai và tuân thủ, về hiệu quả các xét nghiệm … tất cả những điều hoàn toàn không hiển nhiên. Kiến thức của chúng ta trong lĩnh vực này vẫn đang được xây dựng, có thể nói là còn khá sơ sài.
Do đó, điều chủ yếu là phải nhấn mạnh vào các sự không chắc chắn vốn chi phối chất lượng của các dự đoán. Sự thiếu minh bạch và thông tin về vấn đề này có thể tiếp liệu cho cảm giác sai lầm về khả năng dự đoán và cuối cùng làm suy yếu lòng tin của xã hội đối với các con số và khoa học. Đây là lý do tại sao các giả định và các giới hạn của các mô hình cần được thảo luận một cách cởi mở và trung thực.
Gạt bỏ sự quá đỗi
Đây là sự thận trọng thứ hai được các tác giả của bản tuyên ngôn khuyến cáo. Cũng như bất kỳ nhà khoa học nào, các nhà lập mô hình yêu thích các tác phẩm họ sáng tạo và có xu hướng làm cho chúng trở nên phức tạp hơn mức kiến thức sẵn có cho phép. Tuy nhiên, mô hình phức tạp nhất không phải lúc nào cũng là mô hình tốt nhất. Thực tế không bao giờ có thể hoàn toàn bị chứa đựng trong các dòng mã, và đôi khi việc tăng tham vọng mô tả của mô hình bằng cách nhân bội các tham số chỉ làm tăng độ không chắc chắn của dự đoán.
Do đó, các tác giả kêu gọi các nhà lập mô hình cảnh giác với sự kiêu ngạo mà sản phẩm của họ có thể mang lại và thừa nhận giới hạn của chúng.
Chú ý đến việc gióng khung
Mô hình hóa là một hoạt động xã hội, được định vị trong thời gian và không gian. Mỗi người lập mô hình, nhóm hoặc tổ chức tham gia vào công việc này đều có một định hướng theo ngành, chuẩn tắc và chính trị. Công nhận điều này không phải là nhượng bộ trước tương đối luận, mà thừa nhận rằng các số liệu thống kê cũng như các mô hình toán học là không siêu việt, giống như sự thật từ trên trời rơi xuống. Chúng là những sự kiện, những thiết kế xã hội được tạo ra qua một quá trình tập thể được đánh dấu bằng những phân xử về khái niệm, những lựa chọn về phương pháp luận, những thỏa hiệp và quy ước, những tương quan quyền lực và những sự tranh giành quyền lực. Chính được quá trình này soi sáng mà ta có thể đọc và diễn giải một cách chính xác các kết quả của chúng.
Lượng hoá tạo ra các
công cụ chứng minh, có thể là công cụ của chính phủ, nhưng cũng có thể
là công cụ phản kháng. Có thể có một hoạt động đấu tranh được trang bị số liệu
thống kê: đó là việc “sách động thống kê (statactivisme)[3]”,
bao gồm việc chống lại các “chính sách con số”, sự lạm dụng, bất công và bất bình đẳng
mà chúng đào sâu bằng cách rèn luyện số liệu khác. Không phải vì có những số liệu
đúng và những số liệu sai, mà vì có thể có những thế giới quan khác đòi hỏi những
thước đo khác.
Như vậy, các kinh nghiệm có sự tham gia khác nhau xuất phát từ nguyên tắc là không thể giao việc mô hình hóa chỉ cho những người lập mô hình, được mời xác định và tích hợp các quan điểm khác nhau về vấn đề được xử lý nhằm khôi phục lại sự phức tạp của vấn đề. Lúc đó, vấn đề đặt ra là thiết lập một khung cho phép có sự tham gia của các bên liên quan khác nhau, điều này sẽ giúp các nhà lập mô hình hiểu rõ hơn và thể hiện tốt hơn bản chất đa chiều của các hiện tượng được đo lường. Tuyên ngôn của chúng tôi đi kèm với một hồ sơ phụ phong phú trình bày các ví dụ về loại hình này.
Suy nghĩ về các hệ quả
 |
| Emmanuel Didier (1970-) |
Ngay cả sự lượng hoá có chủ đích tốt cũng tạo ra những tác động ngoài ý muốn, đôi khi có hại. Chúng tôi chỉ dẫn một ví dụ: việc sử dụng số liệu người chết do coronavirus. Như Emmanuel Didier đã giải thích khi tình trạng khẩn cấp về sức khỏe bắt đầu, việc tập trung vào con số này, vốn chỉ có thể là phỏng chừng theo dòng thời sự đang sôi động, đã loại bỏ khỏi cuộc tranh luận công khai câu hỏi về các giá trị. Chúng ta có nên từ bỏ các quyền cơ bản của mình để cứu sống mạng người không? Bằng cách nêu bật con số người chết, các nhà cầm quyền và nhiều cây bút xã luận đã đánh vào những xúc động của người dân và làm cho mọi cuộc thảo luận về sự đánh đổi an toàn/tự do và về tính chính đáng của các quy trình thiết lập tình trạng ngoại lệ trở nên không thích hợp. Nhưng điều phải làm là một vấn đề chính trị, chứ không phải là vấn đề toán học.
Thừa nhận sự “dốt nát thông thái” của mình
Như nhà tư tưởng Nicolas de Cues đã đề xuất vào năm 1440, “sự dốt nát thông thái” - biết rằng/(có những điều) ta không biết - là một đức tính quý báu để kìm hãm những khẳng định quá mạo hiểm liên quan đến những vấn đề phức tạp mà, phần lớn, không có một giải pháp duy nhất. Các nhà lập mô hình và các nhà thống kê không chỉ cần biết và thừa nhận ra các giới hạn của các kiến thức của họ mà còn phải công khai chúng để người dùng dữ liệu của họ có thể tính đến chúng và hiểu được những sai sót vốn có trong bất kỳ hệ thống dự đoán nào thay vì hối tiếc về chúng, như Nữ hoàng Elizabeth II đã khiển trách các nhà kinh tế vào năm 2008 vì đã không nhận thấy cuộc khủng hoảng tài chính sắp xảy ra.
Bằng cách nhắc lại năm hàng rào bảo vệ này, bản tuyên ngôn không kêu gọi chấm dứt việc lượng hoá, cũng như không áp dụng các mô hình được cho là phi chính trị, mà chọn sự công bố đầy đủ các đóng góp và giới hạn của chúng để chúng làm nổi lên các vấn đề và làm nảy sinh các cuộc tranh luận trái ngược thay vì tiếp liệu cho một sự đồng thuận độc hại. Điều này không phải là để làm cho các đóng góp của các nhà khoa học, các mô hình và dữ liệu của họ cho việc hiểu rõ hơn về bệnh dịch và nói chung là, cho chính phủ được sáng suốt hơn, bị mất uy tín. Đúng hơn vấn đề là chấp nhận các bài học của sử học và xã hội học về các khoa học, và thừa nhận rằng công việc khoa học không nằm ngoài thế giới xã hội, những ràng buộc và những bất trắc, những xung đột và những mối quan hệ quyền lực của xã hội.
Phạm Như Hồ dịch
Nguồn: “Statistiques et modèles mathématiques: doit-on les laisser nous gouverner?”, The Conversation, 6.9.2020.
----
Bài có liên quan:
- Covid-19: Dự đoán đại dịch của những người lập mô hình
- Thống kê, công cụ giải phóng hay công cụ quyền lực?
- Chính sách tiêm chủng có “hiệu quả” không?
- Một tuyên ngôn: Năm cách để đảm bảo các mô hình phục vụ xã hội
Có thể tham khảo:
[1]
CERAPS, Université de Lille [2]
Open Evidence Research, Universitat Oberta de Catalunya, UOC - Universitat Oberta de Catalunya [3]
“Phải hiểu statactivisme (sách động thống kê) là một từ mới do chúng tôi sáng tạo vừa như một khẩu hiệu giương lên trong các cuộc đấu tranh, vừa như một khái niệm mô tả được dùng để chỉ những trải nghiệm nhằm giành lại quyền lực giải phóng của các số liệu thống kê (...) Sách động thống kê có một nghĩa rộng và một nghĩa hẹp. Trước tiên thuật ngữ này chỉ tất cả những cách thực hành thống kê được sử dụng để phê phán và tự giải phóng khỏi một uy quyền, bất luận đó là uy quyền nào đi nữa. Các cách thực hành này đã có từ lâu như Luc Boltanski, Alain Desrosières, Luis-Georges Tin và Theodore M. Porter nhắc lại trong cuốn sách này. Nhưng trong một nghĩa thứ hai, hạn hẹp hơn, một số những cách thực hành này đặc biệt thích hợp với những kiểu quyền lực được thực thi trong khuôn khổ của sự cai quản tân tự do, chúng nhằm tự giải phóng ra khỏi sự cai trị đặc thù này” (Statactivisme. Comment lutter avec des nombres do Isabelle Bruno, Emmanuel Didier và Julien Préviaux chủ biên, Paris, 2014, trang 7-8) (ND).
Chú thích:
