Arhiiv kuude lõikes: May 2012

Poliitika analüüsi meetod

Poliitika M-analüüs. Joonista M-täht. M vasak alumine nurk on parim vahend poliitiku tegeliku eesmärgi saavutamiseks, vasak ülemine nurk poliitiku tegelik eesmärk. Keskmine nurk on parim vahend tegeliku eesmärgi täitmiseks, mis näib vahendina näilise eesmärgi saavutamiseks. Parem ülemine nurk on näiline eesmärk ja parem alumine nurk parim vahend näilise eesmärgi saavutamiseks.

Üleval on eesmärgid, all on vahendid. Vaadeldav on M-i tõusev kaldjoon, sest seda soovib poliitik rahvale näidata. Ülejäänud kolm joont M-is on varjatud.

Näide: Poliitik soovib raha linna eelarvest isiklikku eelarvesse kanda (tegelik eesmärk, M-i vasak ülemine nurk). Parim viis selleks on rahaülekanne linna pangaarvelt isiklikule pangaarvele (parim viis tegeliku eesmärgi saavutamiseks, M-i vasak alumine nurk). Aga selle üle hakkab ajakirjandus, va kallutatud jõud, ju vinguma. Poliitikul tuleb idee teha munitsipaalpoed. Näiline eesmärk on siin vaesusega võitlemine, vaesemale rahvale odava toidu pakkumine (tsirkust ja leiba). See on M-i parem ülemine nurk. Munitsipaalpoed on vahend selle näilise eesmärgi täitmiseks, mis aitab tegelikku eesmärki täita (munitsipaalpoe juhataja on tulus amet, seda saab ustavatele parteisõduritele jagada. Ja millised sahkerdamisvõimalused!), nii et M-i keskmine alumine nurk. Nüüd mõtleme välja veel M-i parema alumise nurga, milleks oleks tegelik parim vahend vaesusega võitlemiseks. Ma ei tea, mis see tegelikult on, aga võib olla näiteks täiend- ja ümberõppevõimaluste loomine, paindlik tööturg, otsene raha andmine vaestele.

Teiseks 5 küsimust. See, et keegi midagi (ajakirjanduses või mujal) väidab, ei tähenda: 1. et väidetav on tõsi, 2. et väitja ise usub väidetavat, 3. et väitjale on kasulik seda väita, 4. et teistele on kasulik seda uskuda, vaid 5. et väitja usub, et talle on kasulik seda väita.

Näide: Poliitik väidab, et tuleks teha munitsipaalpoed, sest see on hea vahend vaesusega võitlemiseks. See ei ole tõsi. Poliitik ei ole ilmselt nii rumal, et seda ise usub. Inimestele ei ole kasulik seda uskuda. Kuna poliitik majandusteadlaste ja laiema avalikkuse poolt välja naerdakse, ei ole talle tegelikult kasulik seda väita. Aga ta uskus, et talle on kasulik seda väita, muidu poleks ta seda väitnud.

Näide 2: Poliitik väidab, et majanduskriis tema riiki ei jõua ja seetõttu ei tuleks selle pärast muretseda ja otsuseid muuta. See ei ole tõsi. Poliitik ilmselt ei ole nii rumal, et ise seda usub. Võibolla poliitik usub, et rahvale on kasulik seda uskuda (isetäituvad ennustused). Tegelikult ilmselt ei ole ülejäänutele kasulik seda uskuda. Poliitik naerdakse hiljem välja, kui tema väide valeks osutub, nii et talle polnud kasulik seda väita. Aga ta uskus, et talle on kasulik seda väita, muidu poleks ta seda väitnud.

5 küsimust igasuguse väite kohta on seega: Kas see on tõsi? Kas väitja usub seda? Kas väitjale on kasulik seda väita? Kas ülejäänutele on kasulik seda uskuda? Kas väitja usub, et talle on kasulik seda väita? Viienda küsimuse vastus on alati jah, ülejäänute vastus võib olla nii jah kui ei.

Ega poliitikud pole põhimõttelised valetajad, väite tõesus ei takista neil seda väitmast. Nende enda usk väitesse pigem lihtsustab selle väljendamist. Inimese usk, et millegi väitmine on talle kasulik, on positiivses korrelatsioonis selle tegeliku kasulikkusega, nii et kolmanda küsimuse vastus on pigem jah. Samuti ülejäänud inimeste kasu väite uskumisest ei takista poliitikul selle väljaütlemist.

Pimehindamine vs tausta arvestav hindamine

Lisa kommentaar

Taylor ja Yildirim (2011) uurivad, miks mõnes hindamisprotsessis ei anta hindajatele teavet kandidaadi omaduste ja tausta kohta (hindamine toimub hinnatava nime teadmata), aga mõnikord antakse. Taylori ja Yildirimi mudelis on kandidaadid eri võimekusega ja esitavad projekte, mille hulgast hindaja peab valima standardile vastavad. Hindaja saab ebatäpse signaali kandidaadi võimekuse ja tema projekti kvaliteedi kohta.

Kui enamik kandidaate on võimekad või signaal projekti kvaliteedi kohta on täpne, siis on parim variant pimehindamine. Vastupidisel juhul on kasulikum võtta kandidaadi tausta tema projekti hindamisel arvesse. Pimehindamine annab kandidaatidele parema motivatsiooni pingutamiseks, aga informeeritud hindamine hindajale täpsema projektivaliku.

Mudeli rakendamise näide kohtusüsteemis on, et tänavakuritegudes kasutatakse otsuse tegemisel ka kohtualuse isikuomadusi ja tausta, aga valgekraede kuritegudes (kelmus, kartell) otsustatakse ainult konkreetse teo põhjal. Esimesel juhul on põhiline õige otsuse tegemine, teisel juhul antud käitumise ärahoidmine.

Akadeemilises maailmas rakendatakse valmis artiklite retsenseerimisel tihti pimehindamist, tulevase uurimistöö plaanide hindamisel (näiteks grantide jagamisel) aga arvestatakse uurija kvalifikatsiooni ja eelnevat tööd. Selle põhjuseks on, et valmis töö põhjal on hinnang töö kvaliteedile üsna täpne, plaanitava töö korral mitte. Artiklite pimehindamisega püütakse anda motivatsiooni pingutamiseks, grantide informeeritud hindamisega soovitakse valida parimad projektid.

Sarnaselt mudeliga evolutsioonilisest kasulikkusfunktsiooni arengust, vähendavad nii liiga madal kui ka liiga kõrge standard motivatsiooni pingutada. Tolles mudelis kohandab evolutsioon kasulikkusfunktsiooni nii, et pingutamise ja mittepingutamise tulemuste vahe oleks võimalikult suur. Samamoodi on Taylori ja Yildirimi hindamismudelis hindamissüsteemi eesmärgiks võimalikult suure pingutuse motiveerimine, aga lisaks soovib hindaja ka parima lõpptulemuse valida.

Inimese tausta arvestamist on mainitud ka hulluindeksites. Üks soovitus hullude artiklite eristamiseks tavalistest artiklitest on võtta arvesse inimese tausta, näiteks haridust ja eelnevat tööd. Seega on tegu informeeritud hindamise, mitte pimehindamisega. Informeeritud hindamise põhjenduseks on täpsema teabe saamine praeguse projekti tõenäolise taseme kohta, et otsustada, kas seda on mõtet lugema hakata.

Piinamisest

Lisa kommentaar

Jeffrey Ely artiklis „Torture“ kirjeldatakse piinamist mänguteoreetilisest vaatepunktist. Sisuliselt on tegu motivatsiooni loomisega teabe avaldamiseks, kui pole teada, kellel on teavet ja kellel pole. Nimetagem teabe omajaid süüdi olijateks ja mitteomajaid süütuteks. Artikli kohaselt põhineb tulemuslik piinamine kahel aspektil: süütute piinamise jätkamisel ja süüdi olijate piinamise lõpetamisel.

On populatsioon inimesi, kellest osadel on infot, osadel mitte. Teavet sooviv organisatsioon võib sealt juhuslikult mõne valida ja teda piinama asuda. Kui tegu on süüdi olijaga, on tal valida, kas info avaldada või mitte. Süütu ei tea midagi, seega ei saa infot avaldada. Pärast piinamise alustamist on võimalikud kaks olukorda: piinatav avaldab infot või mitte. Selle põhjal peab teavet otsiv organisatsioon otsustama, kas piinamist jätkata (karistada) või see lõpetada.

On neli võimalust: 1) pärast info kättesaamist jätkata, pärast mitteavaldamist samuti jätkata, 2) jätkata, lõpetada, 3) lõpetada, jätkata, 4) lõpetada, lõpetada. Pole eriti mõistlik pärast teabe saamist piinata ja selle mittesaamisel lõpetada – siis ei räägi keegi midagi. Samuti kui pärast avaldamist ja mitteavaldamist on tulemus piinatava jaoks sama (mõlemal juhul lõpetatakse või mõlemal juhul jätkatakse), ei avalda keegi infot. Ainus võimalus motiveerida inimesi teavet avaldama on lõpetada piinamine pärast teabe saamist ja jätkata seda teabe mittesaamisel.

Sellisel juhul otsustavad süüdi olijad oma info avaldada ja pääsevad edasisest karistusest, süütuid aga piinatakse lõpuni, kuna neil pole midagi rääkida. Ehk tulemus on täpselt vastupidine ideaalsele õigussüsteemile, kus süüdi olijaid karistatakse ja süütuid mitte.

Ely ajaveebis Cheap Talk on mänguteoreetiliselt kirjeldatud paljusid elulisi küsimusi, päris huvitav lugeda.

Parkimiskohaturg

Lisa kommentaar

Parkimiskohtade puhul on kõikuv täituvus oluline probleem. Öösel on nad kesklinnas enamasti tühjad ja elurajoonides täis, päeval jälle vastupidi. Majandusteaduse poolelt lähenedes peaks õige hind asja paika loksutama, aga parkimise hind ei võta peaagu kunagi arvesse lühiajalist täituvuse kõikumist. Pikaajaline kõikumine määrab keskmise parkimistasu, populaarsemates kohtades tõstetakse hinda ja tühjemates alandatakse.

Selleks, et hind vastaks lühiajalisele täituvusele, peaks täituvusest hinda tulema mingi tagasiside, soovitavalt reaalajas. Tänapäevases arvutitel põhinevas ühiskonnas ei tohiks see keeruline olla. Parkimismajadel on juba elektroonilised tablood, mis näitavad vabade kohtade arvu. Need võiks üsna lihtsalt seadistada näitama parkimiskoha tunnihinda – mida rohkem vabu kohti, seda madalam hind.

Muidugi peaks hind olema autojuhtidele piisavalt palju varem teada, et tipptunni ajal ei hakataks linna sõitmagi, kui parkimise eest nii palju maksta ei taheta. Selleks võiksid parkimise hind ja vabade kohtade asukohad olla reaalajas internetis. Mobiiltelefoniga parkimise eest tasudes saab samuti hinna enne maksmist telefonile edastada.

Väheste sisse- ja väljapääsudega parkimismajade kohta on vabade kohtade infot lihtne koguda, tuleb vaid parkimiskohtade arvust lahutada sissesõitnud autode arv ja lahutada välja sõitnud autod. Tänavaäärsete kohtade vaba olemist saab kontrollida kas kõnniteeserva paigutatud andurite või kaameratega. Kumbki ei pea olema tehnika viimane sõna, piisab odavatest ja lihtsatest. Anduritelt või kaameratelt saab info kas traadiga või traadita saata kesksele serverile, mis arvutab siis parkimise hinna ja saadab selle tabloodele.

Parandus postitusele Hinnosaarte ajaveebis

Lisa kommentaar

Kirjutasin Chicago Sõnumitesse kunagi oma arvamuse eliitülikoolist, muuhulgas mainides, et akadeemilisse pettusesse suhtutakse tõsiselt ja seda karistatakse karmilt. Olin oma kolmandal aastal Yale Ülikoolis õppeassistendiks kahes aines ja selle põhjal tuleb mul oma eelnevale seisukohale nüüd vastu vaielda.

Sügisel 2010 olin õppeassistent viimase aasta bakalaureusetudengitele mõeldud mänguteooria aines. Seal oli algul umbes 20 tudengit ja lõpus 15, kellest kolm-neli regulaarselt kodutöödes eelmise aasta lahendusi esitasid. Nimelt ei viitsinud professor igal aastal uusi koduülesandeid välja mõelda, vaid andis eelmise aasta omad. Nende jaoks olid eelmise aasta tudengitel lahendused olemas, kellelt antud aasta üliõpilased neid ilmselt küsimas käisid. Juhtisin professori tähelepanu korduvalt sellele, et mõnede inimeste lahendused on sõnasõnalt samad ja lisaks samad eelmise aasta koduülesannete lahendustega, mille professor mulle andis. Kaasa arvatud vead lahendustes.

Pidin ise iga kodutöö jaoks ühe ülesande kirjutama (võibolla olidki need kodutööd eelnevate aastate õppeassistentide ühistöö), ning nende küsimuste vastuseid tudengitel polnud. Minu küsimused olid professori nõudel oluliselt lihtsamad eelneva aasta ülesannetest, aga inimestel oli palju suuremaid raskusi minu lihtsate mängude lahendamisel kui keeruliste tõestuste väljamõtlemisel. Pole kuulnud, et kedagi selles aines oleks mahakirjutamise eest karistatud.

Kevadel 2011 olin üks seitsmest õppeassistendist sissejuhatavas mikroökonoomikas. Pidime kirjutama ja hindama kõik kodutööd ja eksamid, professori tegevus piirdus (viletsa, halvasti ettevalmistatud) loengupidamisega.

Eksam sissejuhatavas mikros oli väga pikk, materjale võis kasutada, aga omavahel suhelda ei tohtinud. Tudengitel oli kaks nädalat aega eksam kodus ära lahendada ja siis esitada. Professor pikendas veel tähtaega ja ütles meile, et me pärast tähtaega esitatud eksamid ka vastu võtaksime. Augusti lõpus 2011 saatis professor õppeassistentidele veel meili, et kes tahaks ühte hiljem esitatud eksamit hinnata (eksam oli mai alguses).

Kojuvõtueksam tekitab selge mahakirjutamisprobleemi, millest professor midagi kuulda ei tahtnud. Osad tudengid kaebasid majandusteaduskonna dekaanile ja ilmselt teistele ülikooli inimestele, et mahakirjutamine on selle eksami juures tõsine oht, aga see ei muutnud eksamit. Aines oli 215 inimest, nii et mingit kontrolli omavahelise suhtlemise üle või kõikide tudengite ausust polnud mõtet lootagi. Ma pole kuulnud, et kedagi selles aines oleks mahakirjutamise eest karistatud.

Odavaid ressursse raisatakse

Lisa kommentaar

Lihtne majandusprintsiip: kui saab sama asja teha odavamalt, siis odavam variant ka valitakse. Kui kütta saab elektri, nafta, gaasi või puiduga ja tulemus on sama, põletatakse odavaimat kütust. Raiskamine tähendab, et pole kulutuse otstarbekust korralikult läbi mõeldud. Seda juhtub eriti odavamate ostude ja väikeste kulukomponentide puhul, ning osaliselt on raiskamine ratsionaalne.

Kui üks ressurss on mõtlemisaeg, siis on mõtet seda kulutada ainult siis, kui mõtlemine muudab tegutsemist piisavalt palju odavamaks või tulemuslikumaks, et tasuda pingutuse eest. Nii et mõtlemisaega pole tihti otstarbekas odavate ressursside kokkuhoiuviiside leidmiseks kulutada. Muidugi on otsus, kas mõtlemisaega tasub mingi otsuse peale kulutada, ise vaimset pingutust nõudev ja nii edasi, nagu kirjeldatud artiklis „Kuidas otsustada kuidas otsustada kuidas otsustada…“

Lisaks soodustab raiskamist muidugi ka teadmatus, et on võimalik leida kokkuhoiuviise. Kui ressursi kulutaja pole selle eest maksja, ehk kulu lükatakse kellegi teise kaela, pole samuti motivatsiooni odavamaid variante otsida.

USAs olen näinud palju raiskamist just viimasel põhjusel. Ülikooli ühikat köetakse suure võimsusega ka sooja ilmaga, nii et kõik elanikud hoiavad aknaid pärani. Elanikud maksavad fikseeritud üüri, kommunaalmakseid eraldi juurde ei panda, nii et suurem energiakulu ei peegeldu suuremas üüris. Kütmise üle otsustavad ülikooli ametnikud ilmselt samuti sellega oma isiklikku rahakotti ei mõjuta. Kusagilt ülikooli eelarvest see kulu tuleb, aga keegi konkreetselt selle eest vist ei vastuta.

Ülikooli hoonete välisuste vahel on paarisentimeetrised praod, kust talvel lund sisse puhub. Akende vahelt vuhiseb tuul piisava kiirusega, et kardinad liikuma panna. Maju soojapidavamaks teha ei mõtle keegi, sest ilmselt otsustab ehitustööde, sealhulgas soojustamise üle teine inimene, kui kütmise üle.

Paljud hooned, ka jõukate inimeste eramajad, on ehitatud viletsalt ja nõrga soojustusega. Ehitaja pole huvitatud lisapingutusest ja materjalikulust, et elanikel pärast kütmine odavam tuleks. Kui küte odav, ei mõtle ka maja tellija eriti soojapidavuse peale ega taha lisanõudeid esitades ehitamist kallimaks teha.

Autojuhid jätavad tükiks ajaks veoki mootori tööle ja lähevad ise sööma või suitsupausile. Külma ilmaga saaks veel aru, et tahetakse kabiini soojana hoida, aga masin jäetakse tossama ka palava suvega. Kütusekulu ilmselt autojuhi palgas ei kajastu.
Eelneva kütuseraiskamise üheks põhjuseks on ka energia odavus USAs. Bensiiniliiter on absoluutsummas odavam, kui Eestis või Lääne-Euroopas, samas elatustase on kõrgem. Ilmselt on sama lugu ka soojuse ja elektriga. Keskkonnanõuded on madalamad, seega on odavam elektrit ja sooja toota.

Näiline enese ülehindamine

Lisa kommentaar

Käitumisökonoomikas on palju artikleid kus kirjeldakse teoreetiliselt või mõõdetakse empiiriliselt enda ülehindamist väga paljudes olukordades. Enda võimete suhtes ollakse liigoptimistlikud nii autot juhtides, aktsiaturul investeerides kui nuputamisülesandeid lahendades.

Majandusteaduse kõige mõjukamas ajakirjas Econometrica aastal 2011 ilmunud Benoit ja Dubra artikkel juhib tähelepanu olulisele puudujäägile peaaegu kõigis enese ülehindamist mõõtvates empiirilistes artiklites. Neis töödes on tähelepanuta jäetud, et inimesed võivad saada signaale enda võimekuse kohta ja kohandada oma hinnangut oma võimetele vastavalt signaalidele üles- või allapoole. Kui halbade võimete kohta saadakse haruldasi halbu signaale, siis sellise signaali mittesaamine on teatud määral tõend heade võimete kohta. Kuna halvad signaalid on haruldased, siis enamik inimesi neid ei saa ning kohandab oma arvamust oma võimetest ülespoole. Võttes elanikkonnast juhusliku valimi, on seal palju inimesi, kes hindavad ennast (statistiliselt põhjendatult, mitte ebaratsionaalsetel psühholoogilistel põhjustel) paremaks keskmisest, kuna nad pole saanud vastupidist signaali. Valimis on vähe neid, kes on halva signaali saanud ja hindavad end keskmisest halvemaks. Kokkuvõttes näib, nagu oleks valimis tegu ennast süstemaatiliselt üle hindavate inimestega, kuigi tegelikult on kõik ratsionaalsed.

Benoit ja Dubra ei tõesta enese ülehindamise esinemist või mitteesinemist. Nad vaid juhivad tähelepanu, et siiamaani on seda valesti mõõdetud.

Mängud oma tulevase mina vastu

Lisa kommentaar

Majandusteaduses on juba üsna laialdane kirjandus kiusatuse ja enesekontrolli kohta. Üks võimalus seda modelleerida on mänguna lühiajalise ja pikaajalise mina vahel (Fudenberg ja Levine 2006). Lühiajaline mõtleb ainult tänasele päevale, pikaajaline tahab kasu kõigile tulevastele lühiajalistele minadele. Seega püüab pikaajaline mina kontrollida lühiajalist.

Näiteks hommikul poes mõtleb inimene, kas osta lisaks salatile maiustusi või mitte. Hommikune mina eelistaks kõige rohkem süüa õhtul salati ja ühe maiustuse, teisel kohal on salat üksi ja viimasel kohal kõik maiustused. Ta teab, et õhtul tekib tal kiusatus süüa kõik maiustused, ehk õhtune mina eelistab kõige rohkem kõiki maiustusi, teisel kohal on tal salat ja üks maiustus, ning viimasel kohal ainult salat. Teades, mida õhtune mina tegema hakkab, otsustab hommikune mina osta ainult salati, ehk valida enda seisukohast paremuselt teine ja õhtuse mina seisukohast halvim variant. Võttes õhtuselt minalt valikuvõimaluse, kontrollib hommikune mina tema käitumist.

Pikaajaline mina peab olema piisavalt ratsionaalne, et läbi mõelda lühiajaliste minade tulevased otsused ja neid enda otsustes arvestada. Kui pikaajaline mina usuks, et lühiajalistel on temaga samad eelistused, ei teeks ta enesekontrolliks midagi ja käitumine oleks ainult jada lühiajalise perspektiiviga otsuseid.

Moe mänguteoreetiline modelleerimine

Lisa kommentaar

Mitu majandusartiklit on pakkunud erinevaid seletusi moevoolude kujunemisele. Moodi defineeritakse kui kasutuid, kuid kulukaid muudatusi riietuses, tarbimises või käitumises. Tihti korduvad need muutused tsükliliselt.

Moemäng, kus osa populatsioonist püüab sarnaneda nendega, keda nad kohtavad, teine osa rahvastikust aga erineda, on kirjeldatud Matsuyama (1992) artiklis. Agendid kohtuvad mudelis juhuslikult valitud populatsiooni liikmetega. Kohtumisi on palju ja iga kohtumise järel otsustab agent oma käitumise järgmiseks kohtumiseks.

Koordinatsioonimäng sarnanejate või erinejate vahel on segamini kull-kiri mänguga sarnaneja ja erineja vahel. Täpsemalt kohandavad sarnanejad oma käitumist samaks enda kohatud inimeste käitumisega, erinejad aga erinevaks kohatud inimeste käitumisest. Kui kohtuvad kaks sarnanejat, on tegu koordinatsioonimänguga – mõlemad tahavad teha sama, mis teine, näiteks valida mõlemad sinise või mõlemad punase riietuse. Kui kohtuvad kaks erinejat, on samuti tegu koordinatsioonimänguga, sest mõlemad pooled soovivad sama lahendit – esimene peaks valima sinise ja teine punase, või vastupidi. Sarnaneja ja erineja kohtudes on mäng kull-kiri, kus üks pool tahab valida sama käitumise, mis teine, aga teine pool tahab valida esimesest erineva käitumise. Soovitud lahendid on täpselt vastupidised, ehk tegu on nullsumma mänguga.

Koordinatsioonimängus on kolm tasakaalu – mõlemad sarnanejad valivad punase, mõlemad valivad sinise või mõlemad juhuslikustavad punase ja sinise vahel. Sama kehtib erinejate puhul, ainult nemad tahavad valida (sinine, punane) või (punane, sinine) kombinatsiooni. Koordineeritud tasakaalud on evolutsiooniliselt stabiilsed, ehk kui alustatakse tasakaalust väljas, aga selle lähedal, siis liigub käitumine kohandumise tagajärjel tasakaalu. Segatasakaal on evolutsiooniliselt ebastabiilne, kuna kui üks pool valib rohkem punast, on ka teisel motivatsioon rohkem punast valida ja liigutakse ühe koordinatsioonitasakaalu suunas, mitte segatasakaalu poole tagasi.

Kull-kiri mängus on üks tasakaal, mis on segastrateegiates ehk mõlemad pooled juhuslikustavad oma käitumist. See on evolutsiooniliselt stabiilne.

Neid kahte mängu erinevates proportsioonides segades võib tulemuseks olla kas juhuslikustatud käitumine kogu populatsioonis, moetsüklid või sotsiaalne norm. Moetsüklite korral valivad kõik algul punase, siis üha rohkem sinist, siis jälle punast ja nii perioodilise kõikumisega lõpmatuseni. Sotsiaalse normi kujunedes valivad kõik sama käitumise, kas sinise või punase, olenevalt sellest, kumba algselt rohkem on (see võib olla juhuslik).

Rõivatootjate motiivi pidevalt uusi moode toota analüüsib Pesendorfer (1995).

Mitmekesisuse algoritm

Lisa kommentaar

USAs kuulen tihti kasutatavat sõna diversity, mis eesti tõlkes on mitmekesisus. Sisuliselt tähendab see rühma koosnemist erinevat päritolu inimestest. Sõna diversity on poliitiliselt laetud ja igal pool, kus seda mainitakse, soovitakse seda suurendada. Poliitilises tähenduses mõeldakse USAs mitmekesisuse all eri nahavärviga ameeriklaste kaasamist enamvähem võrdses osakaalus.

Mulle meeldiks rohkem mitmekesisus selle algses tähenduses, ehk mind sisaldava inimrühma koosnemist erineva taustaga inimestest (mitte ainult ameeriklaste). Üks põhjus on, et kui rühmas on palju sarnase taustaga inimesi, siis nad eralduvad ülejäänutest ja suhtlevad pigem omavahel (homofiilia). Lisaks on minust erineva taustaga inimesed huvitavamad (muude tegurite samaks jäädes).

Kui olen sattunud mitmekesisuse teemal vestlema, olen püüdnud seletada, mida ma mitmekesisuse sildi all näha tahaksin. Soovin inimrühma, kuhu kuulujad on võetud ühtlasest jaotusest üle maailma kultuuride, nahavärv pole minu jaoks oluline. Probleemiks on osutunud kultuuri defineerimine. Võib defineerida keele kaudu, aga siis peab selgitama, mis on keele ja murde vahe ning kuidas keeli üksteisest eristada. Pole selget piiri, millal lugeda lahknevad murded eri keelteks – mäletan kusagilt tsitaati, et keel on murre, millel on sõjavägi ja laevastik. Eesti keel on seega keel, võro kõne aga murre.

Leidsin, et edaspidiste vaidluste vältimiseks tuleks mitmekesisus defineerida algoritmi kaudu. Kui on vaja moodustada N inimesest koosnev rühm, siis mitmekesisuse maksimeerimiseks tuleb jagada Maa pind ruutkilomeetristeks tükkideks (kujult võimalikult ruudukujulised), seejärel valida asustatud tükkide hulgast ühtlase jaotuse järgi N. Siis valida igal valitud tükil elavate inimeste hulgast ühtlase jaotuse järgi üks.

Kui tahetakse piirata valikut mingi kriteeriumi alusel, näiteks valida ainult keskharidusega inimeste hulgast, siis tuleb maatüki valik teha nende hulgast, kus elab antud nõuet täitvaid inimesi. Seejärel igalt valitud tükilt võtta nõuet täitvate inimeste hulgast ühtlase jaotuse järgi üks.

Selleks, et mõõta rühma mitmekesisust, tuleb leida tõenäosus, et rühm on moodustatud antud algoritmi kasutades. See on pisut keeruline, aga põhimõtteliselt taandub Bayesi reeglile: (jaotuse tõenäosus tingimusel, et sellest jaotusest on võetud antud andmehulk) võrdub ((antud andmehulga saamise tõenäosus oletatavast jaotusest korda jaotuse tõenäosus) jagatud andmehulga saamise tõenäosusega).