Autoriarhiiv: sanhei

“What if” is a manipulative question

“What if this bad event happens?” is a question used as a high-pressure sales tactic (for insurance, maintenance, upgrades and various protective measures). People suffering from anxiety or depression also tend to ask that question, which is called catastrophising. The question generates vague fears and is usually unhelpful for finding reasonable preventive or corrective measures for the bad event. Fearful people tend to jump on anything that looks like it might be a prevention or cure, which sometimes makes the problem worse (e.g. quack remedies for imagined rare disease worsen health).
A more useful question is: “What is the probability of this bad event happening?” This question directs attention to statistics and research about the event. Often, the fear-generating event is so unlikely that it is not worth worrying about. Even if it has significant probability, checking the research on it is more likely to lead to solutions than vague rumination along the lines of “what if.” Even if there are no solutions, statistics on the bad event often suggest circumstances that make it more likely, thus information on which situations or risk factors to avoid.
These points have been made before, as exemplified by the aphorisms “Prepare for what is likely and you are likely to be prepared” and “Safety is an expensive illusion.”

Mitmekülgse toitumise jaoks loeb toidu sisu, mitte vorm

Toidud, mis näevad erinevad välja ja võib-olla ka maitsevad erinevalt, näiteks sai ja pasta, võivad toitainetesisalduse poolest väga sarnased olla. Sai ja pasta on mõlemad nisu, nii et sarnane koostis pole üllatav. Seevastu kanafilee ja tofu on erinevatest allikatest, aga koosnevad mõlemad veest ja valgust (täielikust valgust, ehk kõiki vajalikke aminohappeid sisaldavast). Vee proportsioon on tofus kõrgem, aga osa sellest saab välja aurutada või pressida, mis teeks koostise väga sarnaseks.
Toidupüramiid liigitab õigustatult, kuigi lihtsustades, toidud kategooriatesse – toidud samast kategooriast annavad sarnase toitaineprofiili. Lihtsustus võib eksiteele viia kui mõnest kategooriast valida põhiliselt üksainus esindaja, näiteks riis või mais teraviljade hulgast. Nii riisis kui maisis on vähe teatud aminohappeid, mida inimkeha toota ei suuda. Täieliku valgu saamiseks peaks riisi kombineerima ubadega, mis puuduolevate aminohapete poolest rikkad.
Vahel saab toidupüramiidi ühe kategooria esindaja asendada teisega, näiteks linaseemnejahu on sarnane munaga. Taimetoitlased selle asenduse ka teevad, samuti liha asendamise sojavalgu, rauarikka spinati ja B-vitamiini rikka pärmiga.
Arvutiajastul saaks toidupüramiidi asendada palju täpsema tabelarvutusprogrammi tabeliga, kus on kirjas vajalikud toitained koos kogustega ja paljude toitude toitainesisaldused. Tabel arvutaks välja palju kombinatsioone toitudest, mis inimese kõik toitainevajadused katavad (arvestades toidu sisu, mitte vormi) ja pakuks neist kombinatsioonidest näiteks vaheldusrikka nädalamenüü (kogused ja toidud). Tabelisse võib lisada toiduainete hinnad antud piirkonnas, mis laseks arvutada näiteks kõige odavama tervisliku menüü. Lisades optimeerimisele piirangud, näiteks et sama toit ei tohi korduda tihemini kui 3 nädala tagant, saaks lisaks odavale ja tervislikule ka vaheldusrikka menüü.
Suuremahulise toitlustamisega tegelevates organisatsioonides tõenäoliselt sarnast menüüplaneerimist ja kulude optimeerimist juba tehakse, aga seda saaks lihtsalt teha ka üksikisiku tasandil.

Kuritegevuse väidetava põhjuse vähendamine

Kuritegevuses, terrorismis ja teistes probleemides süüdistatakse vahel suurt noorte vallaliste meeste hulka või suurt meeste-naiste suhtarvu, otsesemalt meeste seksuaalset frustratsiooni. Kui see tõesti kuritegevuse põhjus on, siis on lahendus lihtne: võimalikult elutruud seksrobotid nii mehi kui naisi jäljendava välimusega. Pakkudes roboti abil rahuldust igaühele riskigrupis, olgu see grupp noored mehed või keegi muu, peaksid potentsiaalsed kurjategijad frustratsioonist lahti saama, mis viiks rahumeelsele seaduskuulekale käitumisele.
Tehnoloogia elutruuks robotiks on juba olemas: naha saab teha plastikust või vahast (vahakujud on üsna elutruud), hingamisliigutusi saab jäljendada lineaarmootoriga, südamelööke basskõlariga, ka soojenduse saab sisse panna, vedelikku teatud kehaosadesse pumbata, lihtsaid häälkäsklusi odava nutitelefoni abil ära tunda jne. Skeleti saab plastikust 3D printida ja lihased tihedast vahtkummist välja lõigata. Lihase keskele võib panna kaabli, mida väike elektrimootor enda ümber kerib (ja lahti kerib) – nii saab lihaseid liigutada. Liigutused, mida seksrobot tegema peab, ei ole eriti keerulised, nii et pole vaja peenmehaanikat ega väga täpset taktiilset tagasisidet. Samuti käsklused, mida robot tundma peab, on lihtsad ja neid on vähe, nii et üsna lihtne mikrofon ja arvuti suudaksid neid tuvastada.
Põhiline sellise roboti tootmiskulu on kokkupanemise aeg ja tööjõud. Materjalid kokku maksavad ilmselt alla 1000 euro roboti kohta, eriti kui roboteid suures koguses toota. Kogukulu jääb tõenäoliselt alla 10 000.

News are gradually biased by re-reporting

The (science) news cycle occurs when the original source is quoted by another news outlet, which is quoted by another outlet, etc, creating a “telephone game”, a.k.a. “Chinese whispers” familiar from kindergarten. Each re-reporting introduces noise to the previous report, so the end result may differ diametrically from the original story. This news cycle has been identified and mocked before, e.g. by PhD Comics.
The telephone game of news outlets has an additional aspect that I have not seen mentioned, namely that the re-reporting does not add random noise, but noise that biases the previous source deliberately. Each news outlet, blog or other re-poster has a slant and focusses on those aspects of the story that favour its existing viewpoint.
A single outlet usually does not change the story to the complete opposite of the original, because outright lying is easy to detect and would damage the outlet’s reputation. However, many outlets in a sequence can each bias the story a little, until the final report is the opposite of the original. Each outlet’s biasing decision is difficult to detect, because the small bias is hidden in the noise of rephrasing and selectively copying the previous outlet’s story. So each outlet can claim to report unbiased news, if readers do not question why the outlet used second-hand (really n-th hand) sources, not the original article (the first in the sequence). A single manipulator thus has an incentive to create many websites that report each other’s stories in a sequence.
The moral of this text is that to get accurate information, read the original source. Whenever you see an interesting news article, work backward along the sequence of reports to see whether the claims are the same as in the first report. The first report is not guaranteed to be true, but at least the biases and honest errors introduced later can be removed this way.

Restaurant learning what food people like

A restaurant chain can collect data on what food people like by examining the plates collected from the tables – the more leftovers given the size of the dish, the less popular the food. However, looking at the plates and entering the data takes time. It would be much faster to automate the process. For example, there could be a small conveyor belt for dirty dishes brought back from the eating area. The dishes would be weighed to record the amount of leftovers before scraping and washing. To detect which food was left over, one option is that a camera above the belt photographs the leftovers and then a computer tries to identify the food. This is a complicated machine vision and machine learning problem. A simpler option is to serve different dishes on plates with different shapes, or patterns such as lines and circles that are easily distinguished by computer. Then the plate identifies the dish for the camera, similarly to colour-coded plates identifying the price at sushi-train restaurants.
Even less costly in terms of computation (and without any camera requirement) would be to put RFID tags or other remote-id technology in plates. Each dish would have to be served on a plate with a dish-specific RFID, so the returned plates can be exactly matched to the food served on them. Each plate becomes more costly, but not by much, because RFID tags are cheap.
A single restaurant could also collect data on leftovers, but a chain of restaurants would get a larger dataset faster, thus useful information sooner on which dishes to keep and which to discontinue.

App to measure road quality

The accelerometers in phones can detect vibrations, such as when the car that the phone is in drives through a pothole. The GPS in the phone can detect the location and speed of the car. An app that connects the jolt, location and speed (and detects whether the phone is in a moving car based on its past speed and location) can automatically measure the quality of the road. The resulting data can be automatically uploaded to a database to create an almost real-time map of road quality. The same detection and reporting would work for bike paths.
Perhaps such an app has already been created, but if not, then it would complement map software nicely. Drivers and cyclists are interested in the quality of the roads as well as the route, time and distance of getting to the destination. Map software already provides congestion data and takes traffic density into account when predicting arrival time at a destination. Road quality data would help drivers select routes to minimise damage to vehicles (and the resulting maintenance cost) and to sensitive cargo. This would be useful to trucking and delivery companies, and ambulances.
A less direct use of data on road quality collected by the app is in evaluating the level of local public services provided (one aspect of the quality of local government). Municipalities with the same climate, soil and traffic density with worse roads are probably less well run. For developing countries where data on governance quality and spending is difficult to get, road quality may be a useful proxy. The public services are correlated with the wealth of a region, so road quality is also a proxy for poverty.

Psühholoogiateooriad vanemate mõju kohta

Varased psühholoogiateooriad Freudist alates rõhutavad lapsepõlve ja eriti vanemate olulisust isiksuse kujunemisel. Mulle tundub, et sageli samastatakse lapsepõlve keskkond ja vanemate mõju, justkui vanemad oleksid lapse ainukesed mõjutajad. Ajalooliselt oli esimeste psühholoogiateooriate välja mõtlemise ajal 20. sajandi alguses kool lühem, trenne ja hobisid vähem, seega loogiline oletada, et kooli mõju isiksusele väiksem. Teisest küljest, peredes oli lapsi rohkem ja tööpäev ja -nädal pikemad, seega vanema tähelepanu igale lapsele väiksem. Sellevõrra võis mängukaaslaste ja naabrite mõju suurem olla. Kolmandast küljest, lapsed pandi varakult tööle, tihti vanemate ametialal ja nendega koos, mis ilmselt vanemate mõju lapsele suurendas. Kui vanemad olid tol ajal põhilised mõjutajad, siis on loomulik, et psühholoogiateooriad hakkasid keskenduma vanematele ja eirasid (lihtsuse mõttes või tähelepanematusest) teisi lapsepõlve osi. Teooriate leiutajad olid seda tehes piisavalt vanad, et neil vanematega ilmselt rohkem kokkupuudet oli kui lapsepõlvekaaslastega, nii et ka see võis juhtida tähelepanu ebaproportsionaalselt vanematele.
Empiiriliselt oleks huvitav teada, kas näiteks hoolitsevad vanemad ja kiusavad klassikaaslased on parem kombinatsioon kui kiusavad vanemad ja hoolitsevad klassikaaslased, ehk kummal on suurem mõju lapse arengule tänapäeval. Teoreetiliselt võib spekuleerida, et mõju on proportsionaalne koos veedetud (ärkveloleku)ajaga: kui laps veedab klassikaaslastega rohkem aega kui vanematega, siis muudavad klassikaaslased tema isiksust rohkem. Muidugi loevad mõjutusel ka autoriteet, aja jaotus aastas (pool aastat terve päev koos olemist ja siis pool aastat kokkupuuteta vs aasta ringi pool päeva), koostegevuse aktiivsus (üksteisega rääkimine-mängimine vs kodus eri tubades olek), inimeste arv ja teised tegurid. Autoriteet pole absoluutne: klassikaaslaste kommentaarid vanemate kohta võivad vanemate autoriteeti kõigutada ja vastupidi.
Koos veedetud aeg siiski tõenäoliselt suurendab mõju. Laps veedab koolis umbes 6-7 tundi päevas 5 päeva nädalas 7-8 kuud aastas, seega umbes 1025 tundi aastas. Vanematega veedab koolilaps iga päev ärkveloleku ajast umbes tunni hommikul ja 4-6 tundi õhtul, pluss nädalavahetusel ja koolivaheaegadel veel kuni 8 tundi, miinus trennid, suvelaagrid jne. Kokku 2500 – 4500 tundi aastas. Eelkoolieas rohkem. Nii et ka tänapäeval on vanemate mõju ilmselt suurem kui koolil, aga klassikaaslaste mõju on siiski piisavalt suur, et seda ei tohiks eirata.
Suurema osa inimkonna ajaloost oli oodatav eluiga lühike, nii et vanemad surid kiiresti ja inimene täiskasvanuna vanemate abi tõenäoliselt oodata ei saanud. Sotsiaalne tugivõrgustik pidi toetuma eakaaslastele. Evolutsioon viib sel juhul eakaaslaste vanematest tähtsamaks pidamisele. Samuti kui küttide-korilaste hõimus käivad vanemad toitu hankimas ja lapsed on hõimu laagris (ehk väheste täiskasvanute valve all), siis areneb suhtlusoskus just eakaaslastega sidemete loomise suunas.
Evolutsiooniliselt on kasulikum olla sõber suurema kui väiksema arvu inimestega, sest kui läheb poliitiliseks kempluseks, on hea olla võitjate poolel ja arvukus tõstab võiduvõimalust. Eakaaslasi oli hõimus rohkem kui vanemaid (suure suremuse ja sündimuse tõttu), mis suunab inimest eakaaslasi tähtsamaks pidama ja nende arvamusest rohkem hoolima.
Teisest küljest on kasulikum hoida häid suhteid mõjukate inimestega. Täiskasvanute (sealhulgas vanemate) võim on suurem kui lastel (eakaaslastel), mis suunab aju evolutsiooni just vanemate tähtsaks pidamisele. Teismeliseeas suureneb eakaaslaste füüsiline jõud (kiviajal mõjuvõimu alus) ja väheneb vanemate oma (kui nad elavad, on nad tõenäolisemalt haiged, ei söö katkiste hammaste tõttu piisavalt jne), mis õigustab eakaaslastele rohkem ja vanematele vähem tähelepanu pööramist.

Postmodernismi ja määramatuseprintsiibi kasutamine vaidluses

Ajalehevaidluses Lauri Vahtrega tõid paar tema oponenti mängu väite, et tõdesid on palju (mis on postmodernistlik seisukoht). Vahtre kirjutas tabava vastuse, milles kasutas oponentide „tõdede paljususe” väidet nende enda argumentide kohta.
Vaadates laiemalt, millises vaidluse punktis hakkab üks osapool rääkima tõdede paljususest, absoluutselt täpse teadmise võimatusest, Heisenbergi määramatuseprintsiibist, nõustumisest mittenõustuma jne, selgub, et need väited on kaotava osapoole katse oma kaotust teiste eest varjata või endale mitte tunnistada. Kui tõdesid on palju või selget vastust võimatu saada, siis pole ju võimalik ka vaidlust kaotada, sest „mõlemal osapoolel on õigus”. Lisaks loodetakse vaieldava teema hägustamisega (määramatuse jm teemade juurde toomisega) vaidluse sisu muuta, nii et eelnevad ümber lükatud argumendid kuulajatel ja teisel osapoolel ununevad.
Tõdede paljususe jutlustamine vaidlusel kaotades on sarnane spordis kaotusseisus võidukriteeriumite muutmise või viigi pakkumisega. Soov vaidluses „nõustuda mittenõustuma” on nagu spordis pakkumine võistlus katkestada ja tulemus lahtiseks jätta.
Inimene, kes tegelikult usub postmodernistlikku tõdede paljusust ja on intellektuaalselt aus, jutlustaks tõdede paljusust vaidluse alguses (õõnestades sellega enda iga edaspidist väidet). Kui mõlemad pooled nõustuvad tõdede paljususega, polegi mõtet vaielda. Kui oponent ei nõustu, saab kõigepealt vaielda tõdede paljususe ja siis algse küsimuse üle, kui selgub, et sellel küsimusel siiski on mingi „parim vastus”, mida otsida.
Kui rakendada tõdede paljusust väitele „tõdesid on palju”, siis võib väide „tõdesid pole palju, vaid üks” olla ka üks paljudest tõdedest. Aga kui „tõdesid on ainult üks” on tõeste väidete hulgas, siis nõrgeneb oluliselt argument, et tõdesid on palju. Ilmselt selle tõttu ei rakenda tõdede paljususe kuulutajad oma väidet enda argumentidele.

Spam call deterrence

Time-wasting marketing calls to my cellphone are a bit of a problem. I have developed the habit of checking any new number against online spam call reporting websites, and if the number turns out to be a spammer, then saving it under “Spam call” in my phone. Then in the future, any call from the same number shows up on the phone as Spam call. There are probably apps for blocking numbers, but as an economist, I would prefer a tax to a ban. I would like to make callers pay me for calling me, to compensate for my time spent answering or blocking, and also to deter spam calls. In principle, charging a fee for receiving a call is possible, because there are already 1-800 numbers and others that are pricier to call than an ordinary phone.
If it was costlier to call me than most numbers, then I would refund the extra calling fee to my friends and other legitimate callers, so they would not be deterred from calling me. This is easy, because I can see the list of calls, their durations and numbers online, so can calculate how much extra each caller paid to call me. Spammers of course would not get a refund.

Sugar-free, fat-free and low-salt claims

The three main ingredients of unhealthy food are sugar, salt and fat. The packaging of junk food often has claims of sugar-free, fat-free or low-salt in big colourful letters on the front. The trick is that the absence of one of the three ingredients is compensated by a larger amount of the other two, as can be checked from the nutrition information label.
Sometimes the claims on the front of the pack directly contradict the nutrition label, so are downright lies. I have seen packaging with the claim “sugar-free” on the front, with sugars listed in significant quantity on the nutrition label. There are some legal sanctions for falsifying the nutrition information label, but almost no restrictions on what can be claimed elsewhere on the pack, so any contradictions should almost always be resolved in favour of the nutrition label.
I have seen a sugar-free claim on a pack on which the ingredient list included brown sugar. This suggests the existence of a legal loophole (brown sugar not equalling sugar somehow) that the manufacturer wanted to use.
If the manufacturer does not want to outright lie, then a trick I have seen is to claim “no added sugar” or “no sugar or artificial sweeteners” on the pack, but add other sweeteners, e.g. sugarcane juice, molasses, high fructose corn syrup. Similarly, “no added salt” can be bypassed by adding salty ingredients, for example dried salted meat or bacon to a snack mix.
Another trick is to create the sugar in the food during the manufacturing process. For example, heating starch for a long time or adding the enzyme amylase breaks the starch into smaller-molecule sugars. So a manufacturer can claim “no added sweeteners” and yet produce sugars in the food by processing the starch in it.
A similar trick for salt is to add sodium and chloride in other ingredients and let them combine into NaCl in the food.