Um grande problema na comunicação dos resultados dos cálculos estatísticos à mídia e ao público é a maneira como comunicamos a incerteza. Certamente, a maioria dos meios de comunicação de massa parece gostar de um número rígido e rápido, embora, exceto em um número relativamente pequeno de casos, os números sempre tenham alguma incerteza.
Então, como podemos, como estatísticos (ou cientistas que descrevem o trabalho estatístico), comunicar melhor nossos resultados, mantendo a incerteza intacta e tornando-a significativa para o nosso público?
Percebo que essa não é, na verdade, uma questão estatística, mas uma questão psicológica sobre estatística, mas certamente é algo que preocupa a maioria dos estatísticos e cientistas. Estou imaginando que boas respostas podem fazer referência à pesquisa psicológica mais do que livros de estatísticas ...
Edit: Conforme sugestão do user568458, um estudo de caso pode ser útil aqui. Se possível, mantenha respostas generalizáveis para outras áreas.
O caso particular em que estou interessado serve como um bom exemplo: a comunicação da ciência climática aos políticos e ao público em geral, através da mídia de massa . Em outras palavras, como cientista, é seu trabalho transmitir informações a um jornalista de tal maneira que elas tenham pouca dificuldade em transmitir essas informações com precisão ao público - isto é, a verdade, embora não necessariamente o todo verdade, que geralmente não cabem em uma notícia.
Alguns exemplos particularmente comuns podem ser a comunicação da incerteza na estimativa do grau de aquecimento ao longo do restante do século, ou a maior probabilidade de um evento climático extremo específico (isto é, em resposta a "esta tempestade foi causada pelas mudanças climáticas"). "pergunta do tipo).
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Respostas:
É nisso que Gerd Gigerenzer trabalhava no passado: http://www.amazon.com/Reckoning-With-Risk-Gerd-Gigerenzer/dp/0140297863/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1335941282&sr=1- 1
Edite para resumir o que eu acho que pode ser o significado de Gigerenzer:
Pelo que entendi, Gigerenzer propõe comunicar riscos de maneira diferente. Da maneira tradicional, um tratamento (ele está nas estatísticas médicas) é relatado como tendo um efeito de reduzir uma doença em uma certa porcentagem. Por exemplo, "comer 100 bananas por dia reduz o risco de contrair câncer nas unhas dos pés em 50%". Parece que este é um grande benefício de comer bananas. O problema é que a prevalência de câncer nas unhas dos pés não é exatamente alta. Vamos supor, existe uma doença chamada "câncer nas unhas dos pés" e sua prevalência é de 1 em 100.000 pessoas. Gigerenzer propõe relatar a probabilidade absoluta de contrair câncer nas unhas dos pés antes e depois - por exemplo, "reduz o risco de contrair câncer nas unhas dos pés de 0,001% para 0,0005%" - o que é muito menos impressionante no caso de doenças raras.
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Em 2003, houve uma série no Journal of the Royal Statistical Society (A) sobre a Comunicação de Risco.
A referência que eu tenho para o primeiro é:
A partir daí, você provavelmente poderá encontrar toda a série e elas poderão ser interessantes para esta pergunta.
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Acho que a terminologia das corridas de apostas pode ser mais facilmente entendida pelo público em geral, por exemplo, as chances de algum evento específico acontecer podem ser 50-50 ou, como outro exemplo, pode haver chances de 9-1 de que um efeito estar dentro de um intervalo declarado, com um risco de 100-1 para que algum evento especificado seja improvável. Isso precisa ser equilibrado com o risco, no sentido do potencial benefício ou dano que possa surgir. Por exemplo, se alguém atravessa uma estrada como pedestre sem olhar, pode ter sorte 75% das vezes, mas as consequências de um acidente podem ser catastróficas.
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