Monthly Archives: November 2015

Religion is wrong with positive probability

When a person says that some god wants X or rewards X and punishes Y, then how do they know? They, a limited human, claim knowledge of the mind of a god. When asked how they know, they say either that the god told them directly (using some revelation or sign perhaps) or that the god told some other person (a prophet) in the past, who passed on the message in the form of a book or an oral tradition. They certainly do not have replicable experimental evidence. If some other person was told, then recall the telephone game (children whispering in each other’s ear change the message radically) and people’s general lying, misunderstanding and misremembering. In any case, at some point a god must have told a person.
Let us look at this unavoidable transmission link between a purported god and a human. Could not an evil spirit have impersonated the god to the human (if evil spirits exist in their religion)? Or could it have been just a hallucination, dream, false memory? Psychology shows false memories are easy to induce (Brainerd and Reyna 2005 “The science of false memory”). How could a human tell the difference? Plenty of people in insane asylums claim not only to know a god’s will but also to be a god.
If there is a method for distinguishing real revelations from gods from false ones, how do you know it works? Either a god told you directly that it works or a person told you. In both cases we arrive at the previous question: how do you know it was a god and that you (or the other person) understood and remember the message correctly? If there is a method for finding and verifying good methods of distinguishing real from fake revelations, how do you know that works? And so on. Everything eventually relies on belief in the claim of a human. There is always a positive probability that the human imagined things that were not there or is deceiving self or others. Any religious claim is wrong with positive probability.
The next fallback position for advocates of religion is that even if it is wrong with positive probability, it does no harm to believe it. But how do they know? Back to the question about knowing the mind of a god. Why cannot a god reward nonbelievers and punish believers? And which religion out of the multitude in the world should one believe for maximal benefit? Some religions claim that a wrong religion is worse than none (heresy worse than paganism), some the opposite. To compare the expected benefit from believing different religions and from atheism, one needs to know the size of the rewards and punishments and also their probabilities. All this reduces to (conflicting) claims by humans about the will of a god. Which are wrong with positive probability.

Tähelepanu hajutamine terroristidelt

Enamiku terrorirünnakute eest võtab mingi terrorirühmitus vastutuse, kuigi reaalne kahju ei sõltu ju korraldaja nime teadmisest. Järelikult tahavad terroristid avalikkuse tähelepanu hoolimata politsei ja sõjaväe tähelepanust, mis sellega kaasneb. Kasu omaksvõtmisest peab üsna suur olema, et suurenenud surmaohtu kompenseerida. Esimene kasu on ilmselt järgijate, toetajate ja rahastajate motiveerimine (paljud organisatsioonid ühiskonnas kiitlevad oma saavutustega, et efektiivsust näidata). Teine kasu on rünnatud riigi valitsuse survestamine oma nõudmistele järele andma (kui pole teada, kes korraldas, ei saa ju kellelegi järeleandmisi teha).
Kui terroristid tahavad tähelepanu, peaks ignoreerimine neid kahjustama. Kahjuks reageerib enamik inimesi terrorisurmadele palju tugevamini kui näiteks samale arvule liiklus- või kopsuvähisurmadele. Tundub ebaratsionaalne, surm on ju surm. Igatahes ei suuda avalikkus terrorismile ratsionaalselt vastata. Asutused, mille töö on terrorismiga võitlemine, saavad ehk siinkohal aidata. Ma ei mõtle tsensuuri, mis kahjustab ühiskonna vabadust ja millest enamasti midagi läbi lekib. Võib hoopis välja mõelda palju erinevaid võltsterroriorganisatsioone, teha neile veebilehed ja sotsiaalmeediakontod. Iga kord, kui toimub terrorirünnak, nõuavad need virtuaalsed rühmitused rünnaku “au” endale, võttes tegelikult korraldajalt tähelepanu ära. Tegelik korraldaja on muidugi ka omaksvõtjate hulgas, aga ainult üks paljudest.
Samuti võib ajakirjandusse sokutada tegelikult olemas olevate rühmituste nimel omaksvõtmisi, mida nad pole avaldanud. Näiteks Al Qaeda rünnaku tundub kuulutavat enda tehtuks ka ISIS ja vastupidi. Realismi huvides tuleks häkkida tegeliku rühmituse veebileht ja sotsiaalmeediakontod ja avaldada valeinfo nendel. Nii võib tekitada tülisid terroriorganisatsioonide vahel, kes kõik hakkavad süüdistama teisi oma “töötulemuste” varguses.
Tegelik rühmitus, kelle nimel võltsomaksvõtt ajakirjandusse lekitati, võib ju hiljem eitada, aga selle eituse mõju saab neutraliseerida, avaldades võltseitusi tegeliku korraldaja nimel. Siis on kõigi olemasolevate ja väljamõeldud terroriorganisatsioonide nimel meedias nii omaksvõtt kui selle eitus.
Oluline on valeteabe levik terrorirühmituse toetajate hulgas, mitte ainult rikaste riikide ajakirjanduses. Terroritõrjeasutused üritavad tavaliselt rühmitustesse agente sokutada, aga see on keeruline ja agendile ohtlik. Terroriste toetava piirkonna tavaliste inimeste hulgas kuulujutte levitada peaks olema lihtsam, kuigi vähem kasulik kui organisatsiooni sisseimbumine.
Sõjas ja luures on valeinfo levitamisel pikk ajalugu, nii et ei tohiks raske olla seda äraproovitud vahendit ka terrorismi vastu rakendada. Muidugi võtavad terroristid vastumeetmed tarvitusele, aga need pole sada protsenti efektiivsed ja nõuavad ressursse, mida muidu kasutataks rünnakuteks.
Tegelik rünnaku korraldaja saab vastutuse võtta esimesena ja sellega oma ehtsust tõestada, aga see peab toimuma hiljemalt rünnaku ajal, sest niipea kui ründeinfo jõuab matkijateni, avaldavad need võltsomaksvõtu. Kui rünnaku aega on raske täpselt määrata (millal jõuab tulistaja õige kohani ja hakkab tapma?), siis võib varane omaksvõtt juhtuda enne terroriakti ennast. See annab lühikese eelhoiatuse, mis võib rünnaku nurjata.
Pikka aega enne terroriakti selle väljakuulutamine (homme korraldame linnas X plahvatuse) raskendab läbiviimist. Ometi ei garanteeri see “au” langemist tegelikule korraldajale, sest võltsrühmituste jaoks võib kirjutada arvutiprogrammi, mis vastab igale terrorikuulutusele millisekundite jooksul omapoolse kuulutusega samas linnas samal ajal. Avalikkuse jaoks jääb rünnaku autor paljude omaksvõtjate hulgas ikka segaseks.
Sarnane signaalisegamine võib aidata politseil organiseeritud kuritegevusse imbunud agente kaitsta – tuleb iga jõuguliikme kohta lasta liikvele kuulujutt, et ta on politsei informaator. Sealhulgas ka oma agendi kohta, sest muidu ainus inimene, kelle kohta jutud ei liigu, oleks kahtlane.

Doktorikraadide erinevusest

Isegi sama ülikooli sama eriala sama aasta doktorite tase võib olla väga erinev. Näiteks teadustöö hulk ühel inimesel kordades suurem kui teisel ja parema kvaliteediga. Mõni lõpetab nelja aastaga, mõni seitsmega. Need on veel “tavalised” doktorandid – ülejäänutest osa kukub välja, osal läheb 9-10 aastat. Majandusteaduse kiirusrekord on vist ühe aastaga Princetonis doktori teinud Glen Weyl, kel läks bakalaureuse algusest doktori lõpuni kokku viis aastat.
Mina lõpetasin doktori kuue aastaga ja minuga koos lõpetas veel kaks inimest samas valdkonnas (mikroökonoomika teoorias) viiega. Neil oli viie aastaga kogunenud rohkem ja paremat uurimistööd kui mul kuuega. Vastavalt said nad ka paremad töökohad.
Eri ülikoolide, erialade ja aastate lõikes on taseme erinevus muidugi palju suurem. Keskmine doktoriõppe kestus USAs paistab kasvavat aasta võrra iga 20 aasta kohta (USA Rahvusliku Teadusfondi andmed http://www.nsf.gov/statistics/infbrief/nsf06312/) ja ilmselt mitte inimeste vaimse taandarengu, vaid nõuete rangemaks muutumise tõttu. Rangemate nõuete täitja teab rohkem.
Kuna kraade on võimalik internetist või korrumpeerunumatest riikidest osta, algab doktorikraadiga inimeste teadmiste tase nullist. Maailma parimate doktorite tase on uskumatult hea. Nii et doktorite kvaliteedivahemik on nullist lõpmatuseni. Garantiid ei anna ülikooli tuntus, kuna diplomeid võltsitakse ja kõiki plagiaadijuhte ei avastata. Siiski on doktori tase minu kogemuse põhjal tugevas positiivses korrelatsioonis lõpetatud koha mainega ja tasemega ülikoolide järjestuses.
Tasemeerinevust võivad tekitada doktorikursused, mis mõnes kohas võtavad kaks aastat ränka rügamist, aga mõnes kohas puuduvad. Seal, kus puuduvad, alustavad doktorandid uurimistööd bakalaureusetaseme teadmistega ja vastav on ka uurimistöö tase. Kursusteta ei oska inimesed uusimaid meetodeid kasutada.
Kokkuvõttes pole mõtet hinnata inimesi doktorikraadi omamise põhjal, näiteks nõudes seda teatud ametikohtadel. Kui tahta uurimisoskust, peaks mõõtma inimese viimase aja uurimistööd. Täiuslikku mõõdikut pole, aga mingi idee annab kvaliteediga kaalutud viidete arv tema tööle (impact factor) viimase viie aasta jooksul. Aastakümnete tagune töö võib olla inimesel ununenud ja kasutas tõenäoliselt tänapäevasest erinevaid meetodeid.
Selle asemel, et doktorikraadi abil hinnata üldist intelligentsust (konsulteerimisfirmadesse palkamisel näiteks) võib proovida intelligentsustesti. Ainult uurimistöö kaudu hinnates annab ehk mingi pildi viidete arv aastas aktiivse uurijakarjääri ajal.

Why intelligent people can be funny if they want to

What does it take to be funny spontaneously? A good memory and quick thinking – the memory to remember jokes, the quickness to find a fitting joke for the situation before others.
Practiced funnyness also uses acting skills, which are acquired with time and effort. Intelligent people gain skills faster. Confidence always helps – a shy person dare not tell the joke or act in a funny way, because that draws attention. The caveat “if they want to” in the title is due to the possible confidence issue.

Majandusterminite tõlkeid 1

Commitment – enese sidumine. Tähendab endalt osade tulevaste valikute äravõtmist, et takistada kiusatusele järele andmist. Odüsseuse otsus ennast masti külge siduda lasta on hea näide enese sidumisest.
Commitment device – enesesidumisvahend. Näiteks tähtajaline hoius, kust ei saa raha enne teatud aega välja võtta takistab varase kulutamise kiusatusele järele andmist.
Incentive constraint (IC) – ihakitsendus (IK), ihapiirang. Tähendab piirangut erinevate valikute kasulikkustele, mis peavad olema sellised, et otsustaja teeks mingi “õige” valiku. Näiteks selleks, et rikkamad ostaksid esimese klassi pileti ja vaesemad teise klassi, peavad klasside hinnad ja kvaliteedid olema teatud vahemikus (täitma kitsendusi). Rühm, kellele on suunatud üks pakkumine, ei tohi ihaldada teise rühma pakkumist enda oma asemel. Selline iha peab olema piiratud (kitsendatud).
Incentive – soov, iha, himu, motiiv. Tähendab otsuseid suunavat jõudu majanduses, mis tuleb kasulikkuste vahest. Otsustajal on soov teha üks valik, mitte teine, sest esimese kasulikkus on suurem. Lühiduse tõttu eelistan sõna “iha,” tähenduse neutraalsuse tõttu sõna “soov.”
Prior belief – eelusk, eelnev uskumus. Otsustaja tõenäosusjaotus maailma võimalike olekute vahel enne info saamist.
Posterior belief – järelusk, pärastine uskumus.

Theory and data both needed for prediction

Clearly, data is required for prediction. Theory only says: “If this, then that.” It connects assumptions and conclusions. Data tells whether the assumptions are true. It allows the theory to be applied.
Theory is also required for prediction, although that is less obvious. For example, after observing a variable taking the value 1 a million times, what is the prediction for the next realization for the variable? Under the theory that the variable is constant, the next value is predicted to be 1. If the theory says there are a million 1-s followed by a million 0-s followed by a million 1-s etc, then the next value is 0. This theory may sound more complicated than the other, but prediction is concerned with correctness, not complexity. Also, the simplicity of a theory is a slippery concept – see the “grue-bleen example” in philosophy.
The constant sequence may sound like a more “natural” theory, but actually both the “natural” and the correct theory depend on where the data comes from. For example, the data may be generated by measuring whether it is day or night every millisecond. Day=1, night=0. Then a theory that a large number of 1-s are followed by a large number of 0-s, etc is more natural and correct than the theory that the sequence is constant.
Sometimes the theory is so simple that it is not noticed, like when forecasting a constant sequence. Which is more important for prediction, theory or data? Both equally, because the lack of either makes prediction impossible. If the situation is simple, then theorists may not be necessary, but theory still is.

Uudiste automaatkirjutus

Uudiste tekstid on aja ja sündmuste lõikes omavahel üsna sarnased. Need langevad teatud kategooriatesse, näiteks “sõjategevuses X ja Y vahel hukkus niipalju ühelt poolt, naapalju teiselt poolt” või “avaliku elu tegelane T mõistis hukka vägivalla X ja Y vahel” või “katastroofis (lennuõnnetus, laevahukk, üleujutus, maavärin) kohas K hukkus n inimest” või “selle kuu statistika näitab, et tööpuudus on x protsenti, inflatsioon y protsenti” või “valimised kohas K võitis partei P” või “A ja B alustasid/jätkasid/lõpetasid läbirääkimisi teemal T.”
Selliseid uudiseid võib kirjutada arvuti. Vaja vaid mingit andmebaasi, kuhu sisestatakse koht, aeg, tähtsad isikud, sündmuse liik, surnute ja vigastatute arv jne. Sisestamine nõuab pisut inimtööd, aga säästab kirjutamise ja tõlkimise aega, sest igasse väljaandesse ja keelde saab artikli automaatselt. Tuleb vaid asendada teatud sõnad ja numbrid vana uudise tekstis uutega.

Targeting university donations more precisely

If a donation is an expression of gratitude to a university where one acquired great skills or had a good time, then why not target it more precisely? Why donate to the entire university or a particular department as opposed to the people making up the university? Some people probably contributed more than others to the excellent university experience. It would make sense to reward them more. The people who made the studies enjoyable or useful may be gone from the university, especially if they were coursemates, but the employees of universities also change jobs. Those who are gone do not benefit from a donation to the university. A gratitude-based donation should go directly to the people one wants to thank.
If a donation is for the purpose of advancing education and research, then the money should be targeted to where it does the most good. But the universities receiving the most donations are those who are already rich. It is difficult to measure the benefit to education or research that an additional unit of money generates in different universities, but diminishing marginal returns seem reasonable. In that case, do-good donations should go to the poorest regions of the world and the poorest universities.
The richest universities often spend money on fancy architecture, with stonecarvings on the outside of buildings and woodcarvings and paintings inside them. The money thus spent clearly does not contribute to education or research. It may even have a negative value if architecturally interesting buildings are less well suited to study and work than a standard office block (this is true in my experience).
It is not enough to donate under the condition that the university must spend the money on scholarships or salaries, not buildings. There is a crowding-out effect: if the university receives a donation for a particular purpose, it spends less of its own money for that purpose than it would have without the donation. Effectively, part of the donation still goes to buildings.

Signalling by encouraging good decisionmaking

Con artists pressure people into quick decisions. Marketing mentions that the offer is for a limited time only, so buy now, no time to read the small print. Date rapists try to get victims drunk or drugged. In all these cases, the goal is to prevent careful reasoning about what is happening and the decisions to be made. Also to prevent the victim from consulting others. Being pressured, confused or bullied while deciding is a danger sign, so one way for honest sellers to distinguish themselves is by encouraging good decisionmaking. Giving people time, referring them to neutral sources of info, asking them to think things over before deciding are all ways to make decisions more accurate.
More accurate decisions distinguish between good and bad deals better, which benefits honest sellers and harms con artists. This differential effect of information on good and bad types enables signalling by precision of information, where good types want to reveal as much as possible and bad types want to obfuscate. Information unravelling results – the best type has an incentive to reveal itself, then the second best type, then the third best etc. By not revealing, one is pooled with the average of the remaining types. In the end, the only type who does not strictly prefer to reveal itself is the worst type.

Repeal regulation requiring ratings

The credit rating agencies (Moody’s, Fitch etc) have been accused of inflating the ratings of companies after their ratings underestimated the default risk during the 2008 financial crisis. First, it is strange to accept ratings expressed as letters (AAA, AAB etc) when the market participants care about the default risk and the letter codes are based (or so the rating agencies say) on the default risk. Remove the coarse letter codes and require the rating to equal the estimated probability of default over the next n years. The probability should have enough significant digits and should report standard errors. It should not vaguely claim that the default probability is somewhere between x and y. The potential for rating inflation and later justification of wrong ratings is reduced by transparency.
A good punishment for the rating agencies that also increases transparency is to repeal any regulation requiring the use of their ratings. Currently, banks are only allowed to invest in “investment grade” bonds, where the grade is determined by the credit rating (agencies). The purpose of the regulation should be to prevent banks from taking too much risk, so the variable of interest is the default probability, not the rating. Replace the requirement of “investment grade” rating with a requirement that the predicted default probability over the next n years must be below x. The obvious question is who predicts this probability.
The restriction to investing only in bonds predicted to be unlikely to default is similar to the vague requirement of due diligence. The investing bank must be able to justify its decision later if the investment turns out badly. The bank must use all available sources of info (maybe even rating agencies) and state of the art methods to predict default probabilities for bonds it intends to invest in. To prevent the bank from manufacturing a justification ex post to excuse its bad decision, the methodology it uses to predict must be provably unchanged from the time of investing. This can be achieved by sharing the methodology with the regulator.
There is a concern that business secrets leak from the regulator to competitors. This can be eliminated by encrypting the info that the bank gives the regulator, with the bank keeping the key. The encrypted info can even be publicly posted on the web. If concerns arise, the bank can later be ordered to give the key to the regulator (or even to the public), who can then verify the info received in the past. If the bank claims to have lost the key, the punishment should be the same as for the lawbreaking that the key is intended to verify.