Horrors of normal distribution

[mprotsenko]

В дискусії у malyj_gorgan я почув два дуже різних коментаря до пари ситуацій з дискримінацією.

Коментар 1: це жахливо
Коментар 2: це хвіст normal distribution

(цитати по пам'яті)

Я трохи подумав, і зрозумів, що нема ніякого протиріччя. Обидва коментарі - абсолютно вірні. Коли мова йдеться про проблеми one-down group, то звичайний хвіст гаусова розподілу - є жахливим.

Це може здивувати. Як так, що поганого у статистиці? Якщо в мене в портфоліо є 100 стоків, і один з них зростає в ціні, а інший - швидко падає, то це на мене впливає аж ніяк, навіть якщо це "хвости" гаусового розподілу.




Але є хвости, і є хвости. Якщо з умовних 100 людей, з якими я контактую щотижня - знаходиться два "хвоста":

* "хвіст" 1 - мати Тереза
* "хвіст" 2 - хуліган з битою

то в результаті цього нормального розподілу в мене все одне зламана щелепа і гаманця нема.

Такі справи.

Comments

[mprotsenko]

Ось тут є дві проблеми.

1) Так, врахувати УСЕ - неможливо. Але врахувати 80-90% - цілком реально. І тому не можна казати "врахувати усе нереально - тому і не треба старатися звертати на проблеми груп увагу". (А ще так зазвичай кажуть ті, хто хоче збереження проблем - мовляв, не треба їх вирішувати системно, давайте вирішимо особисто для token representatives і розійдемося.)

2) Врахувати усе з міркування динаміки осіб - ще менш реальніше, ніж з міркування динамики груп, тупо тому що осіб набагато більше, ніж групи, і якщо в тебе не вистачає часу на групи, то на осіб тим паче не вистачить.

І саме тому хочеш ти чи ні - ти будеш групувати людей і підганяти їх под стереотипи (навіть зі мною ти це робив :) ). Я просто виводжу це групування на свідомий рівень, який легше корегується, ніж підсвідомий.



В реалі - доводиться комбінувати підходи:

* спиратися на групову динамику + інтерсекційність там, де нема сил та часу вивчати кожну особу
окремо)
* враховувати індивідуальну динаміку там, де ти більш щільно контактуєш з конкретними людьми.