Возвращаясь к понятию «исчерпывающие данные», стоит отметить, что часто контекст делает явно бессмысленной саму возможность иметь «все» данные. Возьмите, например, свой вес. Узнать его легко – достаточно встать на весы. Однако уже не так легко будет повторно получить те же данные. Даже если сразу же встать на весы снова, результат, скорее всего, будет немного другим, особенно если попытаться измерить его с точностью до грамма. Никакие физические измерения нельзя считать абсолютно точными в результате погрешностей или случайных колебаний, возникающих вследствие очень незначительных изменений условий (DD-тип 10: ошибки измерения и неопределенность). Для решения этой проблемы ученые, измеряющие параметры какого-либо явления – скажем, скорость света или заряд электрона, проводят серию измерений, а затем усредняют значения. Можно сделать тысячи и миллионы измерений, но очевидно, что невозможно сделать «все» измерения. В этом контексте просто не существует понятия «все», а значит, не существует и исчерпывающих данных.

Следующий тип темных данных хорошо иллюстрируется примером знаменитых лондонских автобусов. Если вам доводилось на них ездить, то, скорее всего, вы помните, что они, как правило, набиты битком. И все же данные показывают, что средняя заполняемость одного автобуса составляет всего 17 человек. Но чем можно объяснить это кажущееся противоречие? Кто-то манипулирует цифрами?

Немного поразмыслив, вы поймете, что ответ довольно прост – в основном мы попадаем в автобусы в часы пик, именно поэтому они и набиты битком. Вот почему большинство людей видит автобусы переполненными. В то же время о пустом автобусе будет просто некому сообщить, что он пуст (разумеется, не считая водителя). Этот пример иллюстрирует темные данные DD-тип 3: выборочные факты. Иногда, впрочем, это может быть необходимым следствием сбора данных, и в таком случае мы получаем DD-тип 4: самоотбор. Я приведу два моих любимых примера, похожих и в то же время несопоставимых по своему масштабу.

Первый – известная карикатура, на которой изображен человек, стоящий перед большой картой, какие обычно висят на вокзалах. В центре карты находится красная точка с надписью «Вы здесь». «Как?! – думает потрясенный человек. – Как они узнали это?» Они узнали, потому что отталкивались от простого факта, что каждый, кто смотрит на эту красную точку, должен находиться непосредственно перед ней. Мы имеем дело с очень узкой выборкой, отсекающей всех, кто находится в другом месте.

Данные могут быть собраны, только если имеется кто-то или что-то для их сбора, например измерительный прибор. Второй пример самоотбора связан с антропным принципом, который, по сути, говорит, что Вселенная должна быть такой, какая она есть, а иначе нас бы просто не существовало и мы бы не смогли наблюдать ее. У нас нет данных из разных вселенных по одной простой причине – мы там не были. Это означает, что любые выводы, которые мы делаем, неизбежно ограничиваются нашей Вселенной (а точнее, вселенными такого же типа): как и в случае с бостонскими выбоинами, может происходить масса всего, о чем мы не знаем.

Из этого примера наука может извлечь для себя важный урок. Теория может идеально согласовываться с данными, но сами данные имеют ограничения. И это относится не только к сверхвысоким температурам, геологическим эпохам или космическим расстояниям. Если вы экстраполируете теорию за пределы, в которых были собраны данные, то всегда есть вероятность того, что она окажется недействительной. Экономические теории, основанные на данных, собранных в период процветания, часто оказываются несостоятельными во время рецессии, а законы Ньютона работают только тогда, когда речь не идет о крошечных объектах, высоких скоростях и прочих крайностях. В этом и заключается суть темных данных