Arhiiv kuude lõikes: January 2021

Moon phase and sleep correlation is not quite a sine wave

Casiraghi et al. (2021) in Science Advances (DOI: 10.1126/sciadv.abe0465) show that human sleep duration and onset depends on the phase of the moon. Their interpretation is that light availability during the night caused humans to adapt their sleep over evolutionary time. Casiraghi et al. fit a sine curve to both sleep duration and onset as functions of the day in the monthly lunar cycle, but their Figure 1 A, B for the full sample and the blue and orange curves for the rural groups in Figure 1 C, D show a statistically significant deviation from a sine function. Instead of same-sized symmetric peaks and troughs, sleep duration has two peaks with a small trough between, then a large sharp trough which falls more steeply than rises, then two peaks again. Sleep onset has a vertically reflected version of this pattern. These features are statistically significant, based on the confidence bands Casiraghi and coauthors have drawn in Figure 1.

The significant departure of sleep patterns from a sine wave calls into question the interpretation that light availability over evolutionary time caused these patterns. What fits the interpretation of Casiraghi et al. is that sleep duration is shortest right before full moon, but what does not fit is that the duration is longest right after full and new moons, but shorter during a waning crescent moon between these.

It would better summarise the data to use the first four terms of a Fourier series instead of just the first term. There seems little danger of overfitting, given N=69 and t>60.

A questionable choice of the authors is to plot the sleep duration and onset of only the 35 best-fitting participants in Figure 2. A more honest choice yielding the same number of plots would pick every other participant in the ranking from the best fit to the worst.

In the section Materials and Methods, Casiraghi et al. fitted both a 15-day and a 30-day cycle to test for the effect of the Moon’s gravitational pull on sleep. The 15-day component was weaker in urban communities than rural, but any effect of gravity should be the same in both. By contrast, the effect of moonlight should be weaker in urban communities, but the urban community data (Figure 1 C, D green curve) fits a simple sine curve better than rural. It seems strange that sleep in urban communities would correlate more strongly with the amount of moonlight, like Figure 1 shows.

Clinical trials of other drugs in other species to predict a drug’s effect in humans

Suppose we want to know whether a drug is safe or effective for humans, but do not have data on what it does in humans, only on its effects in mice, rats, rhesus macaques and chimpanzees. In general, we can predict the effect of the drug on humans better with the animal data than without it. Information on “nearby” realisations of a random variable (effect of the drug) helps predict the realisation we are interested in. The method should weight nearby observations more than observations further away when predicting. For example, if the drug has a positive effect in animals, then predicts a positive effect in humans, and the larger the effect in animals, the greater the predicted effect in humans.

A limitation of weighting is that it does not take into account the slope of the effect when moving from further observations to nearer. For example, a very large effect of the drug in mice and rats but a small effect in macaques and chimpanzees predicts the same effect in humans as a small effect in rodents and a large one in monkeys and apes, if the weighted average effect across animals is the same in both cases. However, intuitively, the first case should have a smaller predicted effect in humans than the second, because moving to animals more similar to humans, the effect becomes smaller in the first case but larger in the second. The idea is similar to a proportional integral-derivative (PID) controller in engineering.

The slope of the effect of the drug is extra information that increases the predictive power of the method if the assumption that the similarity of effects decreases in genetic distance holds. Of course, if this assumption fails in the data, then imposing it may result in bias.

Assumptions may be imposed on the method using constrained estimation. One constraint is the monotonicity of the effect in some measure of distance between observations. The method may allow for varying weights by adding interaction terms (e.g., the effect of the drug times genetic similarity). The interaction terms unfortunately require more data to estimate.

Extraneous information about the slope of the effect helps justify the constraints and reduces the need for adding interaction terms, thus decreases the data requirement. An example of such extra information is whether the effects of other drugs that have been tested in these animals as well as humans were monotone in genetic distance. Using information about these other drugs imposes the assumption that the slopes of the effects of different drugs are similar. The similarity of the slopes should intuitively depend on the chemical similarity of the drugs, with more distant drugs having more different profiles of effects across animals.

The similarity of species in terms of the effects drugs have on them need not correspond to genetic similarity or the closeness of any other observable characteristic of these organisms, although often these similarities are similar. The similarity of interest is how similar the effects of the drug are across these species. Estimating this similarity based on the similarity of other drugs across these animals may also be done by a weighted regression, perhaps with constraints or added interaction terms. More power for the estimation may be obtained from simultaneous estimation of the drug-effect-similarity of the species and the effect of the drug in humans. An analogy is demand and supply estimation in industrial organisation where observations about each side of the market give information about the other side. Another analogy is duality in mathematics, in this case between the drug-effect-similarity of the species and the given drug’s similarity of effects across these species.

The similarity of drugs in terms of their effects on each species need not correspond to chemical similarity, although it often does. The similarity of interest for the drugs is how similar their effects are in humans, and also in other species.

The inputs into the joint estimation of drug similarity, species similarity and the effect of the given drug in humans are the genetic similarity of the species, the chemical similarity of the drugs and the effects for all drug-species pairs that have been tested. In the matrix where the rows are the drugs and the columns the species, we are interested in filling in the cell in the row “drug of interest” and the column “human”. The values in all the other cells are informative about this cell. In other words, there is a benefit from filling in these other cells of the matrix.

Given the duality of drugs and species in the drug effect matrix, there is information to be gained from running clinical trials of chemically similar human-use-approved drugs in species in which the drug of interest has been tested but the chemically similar ones have not. The information is directly about the drug-effect-similarity of these species to humans, which indirectly helps predict the effect of the drug of interest in humans from the effects of it in other species. In summary, testing other drugs in other species is informative about what a given drug does in humans. Adapting methods from supply and demand estimation, or otherwise combining all the data in a principled theoretical framework, may increase the information gain from these other clinical trials.

Extending the reasoning, each (species, drug) pair has some unknown similarity to the (human, drug of interest) pair. A weighted method to predict the effect in the (human, drug of interest) pair may gain power from constraints that the similarity of different (species, drug) pairs increases in the genetic closeness of the species and the chemical closeness of the drugs.

Define Y_{sd} as the effect of drug d in species s. Define X_{si} as the observable characteristic (gene) i of species s. Define X_{dj} as the observable characteristic (chemical property) j of drug d. The simplest method is to regress Y_{sd} on all the X_{si} and X_{dj} and use the coefficients to predict the Y_{sd} of the (human, drug of interest) pair. If there are many characteristics i and j and few observations Y_{sd}, then variable selection or regularisation is needed. Constraints may be imposed, like X_{si}=X_i for all s and X_{dj}=X_j for all d.

Fused LASSO (least absolute shrinkage and selection operator), clustered LASSO and prior LASSO seem related to the above method.

Sõidueksami ajad kiirkorras suurema riigilõivu eest

Transpordiamet võiks pakkuda sõidueksami aega ka kiirkorras suurema riigilõivu eest nagu PPA pakub passi kättesaamist (https://www.politsei.ee/et/juhend/eesti-passi-taotlemine-taeiskasvanule/taotlemine-iseteeninduses: passi riigilõiv on iseteeninduses taotlemisel 35 €. …kiirkorras on riigilõiv 58 €.). Praegu ostavad-müüvad eksamitegijad omavahel varasemaid aegu, näiteks https://www.facebook.com/groups/arkeksamiteajaduleeesti ja maksavad isegi vabade eksamiaegade teavituste eest 10-25 (https://eksamiajad.ee/).

Aegade eraviisiline kauplemine tekitab motiivi hangeldamiseks: panna aeg kinni, et seda kellelegi edasi müüa. Kui ei õnnestu müüa, siis lükata aeg edasi hilisemaks enne kui tühistamise eest uuesti lõivu peab maksma. Hangeldamise tagajärjel jääb see aeg suurema tõenäosusega kasutamata, sest teised, kes seda aega vajaksid, aga osta ei taha või ostuvõimalusest õigel ajal ei tea, ei registreeru sellele edasilükkamisel vabanenud ajale. Transpordiametil jääb see aeg tühjaks, järjekorrad pikenevad, hilised edasilükkamised raskendavad graafiku planeerimist nii Transpordiametile kui eksamitegijatele.

Kui Transpordiamet ise ei saa kõrgema lõivu eest kiirkorras aega pakkuda, võiks selleks ministeeriumist luba küsida. Vajadusel küsida, et ministeerium vastavaid määrusi muudaks.

Kiirkorras aegade pakkumisega Transpordiamet sisuliselt konkureeriks hangeldajatega. Kui hangeldamine tekitab piisavalt suure järjekordade pikenemise, siis teeks Transpordiameti konkurents aegade jaotuse efektiivsemaks.

Transpordiamet saaks oma andmete põhjal teatud täpsusega kontrollida, kes aegadega hangeldab. Kui keegi lükkab sõidueksami aega korduvalt edasi just enne kui tal tekiks uue riigilõivu maksmise kohustus, siis tõenäoliselt üritas ta aega müüa, aga ei leidnud ostjat. Kui inimene lükkab lihtsalt aega mitu korda edasi ja sama aja paneb iga kord kiiresti peale selle vabanemist kinni keegi teine, siis tõenäoliselt müüs inimene aja iga kord kellelegi teisele.

Transpordiameti vastus

Teie ettepanek on huvitav, paraku juba läbi arutatud ja kõlbmatuks tunnistatud. Põhjusi on mitu:

  • Eetiline. Selline süsteem looks eelise neile, kes on nõus rohkem maksma. Transpordiamet on teinud mitmeid arendusi ja protseduurireeglite muutusi, et esimesele katsele tulev juhikandidaat oleks eelistatud järeleksamite ees. Lisaks asjaolu, et kiirpassi taotlustest rahuldatakse valdav enamus, riiklike sõidueksamite sooritus on kuskil 50% peal. See tekitaks küsitavusi protsessi läbipaistvuse osas. Üheks korruptsiooni tajumise parameetriks on just nimelt see, et protsessid on läbipaistvad ja võimalikult ühetaolised kõigile klientidele.

  • Majanduspoliitiline. Transpordiamet on täidesaatva võimu asutus, mitte tulu teeniv organisatsioon. Riigilõivu mõte on katta tehtud kulutusi, mitte teenida kasumit. Suurem riigilõiv eeldaks Transpordiametilt ka täiendavaid kulutusi, näiteks kallimat eksamisõidukit. Nn kiirpassi puhul võib pealiskaudsel mõtisklemisel leida teatavaid täiendavaid kulutusi – trükikoja koormuse kasv, menetleva ametniku koormuise kasv, täiendavad kulleriteenused trükikoja ja PPA teenindusbüroo vahel.
    Lõpetuseks sooviks Teid ikkagi tänada huvitava mõttearenduse eest.
    Parimate soovidega
    [nimi eemaldatud]

Minu vastuväited 26.01.2021

Transpordiameti kumbki põhjendus ei ole veenev.

1) Eks igaühel on erinev maitse eetika osas. Praegune süsteem, kus eksamiaegadega kaubeldakse, loob veel suurema eelise neile, kes on nõus rohkem maksma, kui kiirema pääsu eest kõrgema riigilõivu küsimine. Lühemad järjekorrad vähendaksid rohkem maksjate eelist. Üks viis järjekordi lühendada on kui Transpordiamet konkureerib aegadega kauplejatega.

Sama läbipaistev kui kiirpassi süsteem oleks, et kes maksab suurema riigilõivu, saab kiiremini eksamile, aga kindlasti mitte lihtsama eksami, nagu ka passile õigust mitteomav isik ei saa suurema lõivu eest passi. Seega eksami läbimise protsent ei puutu asjasse. Mingeid küsitavusi läbipaistvuse osas ma ei näe.

2) Kui Transpordiamet ei soovi suurema riigilõivuga tulu teenida, võib ta selle annetada riigituludesse või heategevuseks. Võib ka selle arvelt alandada tavajärjekorras eksamilepääsejate riigilõivu, mis oleks praegune süsteem (kiirem pääseja maksab aeglasemale aja eest) Transpordiameti kaudu, aga ametlikult ja efektiivsemalt.

Transpordiametil pole põhjust suuremaid kulutusi teha.

Kiirpassil tunduvad olevat täiendavad kulutused ainult pealiskaudsel mõtisklemisel. Lõpuks antakse välja ikka sama arv passe ja nende tootmise ja menetlemise kulu on sama. Võibolla kullerteenus lisab pisut hinda, aga kindlasti mitte riigilõivude vahe jagu. Korraga saadetakse ju PPA büroosse palju passe, nii et saatmiskulu jaguneb nende vahel. Suurema riigilõivu maksjad pannakse lihtsalt järjekorra etteotsa.

Transpordiamet võib isegi lühemate järjekordadega kulutusi kokku hoida. Kui ooteaeg on lühem, siis on eksamieelset unustamist vähem, läbikukkumisi sama eksamiraskusega vähem. Keskmine eksamitegija teeb siis väiksema arvu eksameid, mis vähendab Transpordiameti kulu.

Lõpuks soovin tänada Transpordiametit kiire vastuse eest.

Leader turnover due to organisation performance is underestimated

Berry and Fowler (2021) “Leadership or luck? Randomization inference for leader effects in politics, business, and sports” in Science Advances propose a method they call RIFLE for testing the null hypothesis that leaders have no effect on organisation performance. The method is robust to serial correlation in outcomes and leaders, but not to endogenous leader turnover, as Berry and Fowler honestly point out. The endogeneity is that the organisation’s performance influences the probability that the leader is replaced (economic growth causes voters to keep a politician in office, losing games causes a team to replace its coach).

To test whether such endogeneity is a significant problem for their results, Berry and Fowler regress the turnover probability on various measures of organisational performance. They find small effects, but this underestimates the endogeneity problem, because Berry and Fowler use linear regression, forcing the effect of performance on turnover to be monotone and linear.

If leader turnover is increased by both success (get a better job elsewhere if the organisation performs well, so quit voluntarily) and failure (fired for the organisation’s bad performance), then the relationship between turnover and performance is U-shaped. Average leaders keep their jobs, bad and good ones transition elsewhere. This is related to the Peter Principle that an employee is promoted to her or his level of incompetence. A linear regression finds a near-zero effect of performance on turnover in this case even if the true effect is large. How close the regression coefficient is to zero depends on how symmetric the effects of good and bad performance on leader transition are, not how large these effects are.

The problem for the RIFLE method of Berry and Fowler is that the small apparent effect of organisation performance on leader turnover from OLS regression misses the endogeneity in leader transitions. Such endogeneity biases RIFLE, as Berry and Fowler admit in their paper.

The endogeneity may explain why Berry and Fowler find stronger leader effects in sports (coaches in various US sports) than in business (CEOs) and politics (mayors, governors, heads of government). A sports coach may experience more asymmetry in the transition probabilities for good and bad performance than a politician. For example, if the teams fire coaches after bad performance much more frequently than poach coaches from well-performing competing teams, then the effect of performance on turnover is close to monotone: bad performance causes firing. OLS discovers this monotone effect. On the other hand, if politicians move with equal likelihood after exceptionally good and bad performance of the administrative units they lead, then linear regression finds no effect of performance on turnover. This misses the bias in RIFLE, which without the bias might show a large leader effect in politics also.

The unreasonably large effect of governors on crime (the governor effect explains 18-20% of the variation in both property and violent crime) and the difference between the zero effect of mayors on crime and the large effect of governors that Berry and Fowler find makes me suspect something is wrong with that particular analysis in their paper. In a checks-and-balances system, the governor should not have that large of influence on the state’s crime. A mayor works more closely with the local police, so would be expected to have more influence on crime.

Reduce temptation by blocking images

Web shops try to tempt customers into unnecessary and even harmful purchases, including grocery and food ordering sites which promote unhealthy meals. The temptation can be reduced by blocking images on shopping websites. I find it useful when ordering food. Similarly, Facebook and news sites try to tempt viewers with clickbait and ads. To reduce my time-wasting, I make the clickbait less attractive by blocking images. The pictures in most news stories do not contribute any information – a story about a firm has a photo of the main building or logo of the firm or the face of its CEO, a “world leaders react to x” story has pictures of said leaders.

The blocking may require a browser extension (“block images”) and each browser and version has a little different steps for this.

In Chromium on 20 Jan 2021, no extension is needed:

1) click the three vertical dots at the top right,

2) click Settings to go to chrome://settings/,

3) scroll down to Site settings, click it,

4) scroll down to Images, click it.

5) Click the Add button to the right of the Block heading. A dialog pops up to enter a web address.

6) Copy the url of the site on which you want to block pictures, for example https://webshop.com into the Site field.

If seeing the images is necessary for some reason, then re-enable images on the website: follow steps 1-4 above, then click the three vertical dots under the Add button under the Block heading. A menu of three options pops up. Click the Allow option.

Alternatively, you may block all images on all websites and then allow only specific sites to show images. For this, follow steps 1-4 above, then click the blue button to the right of the Allow all (recommended) heading. Then click the Add button next to Allow. A dialog pops up to enter a web address. Copy the url of the site on which you want to block pictures, for example https://webshop.com into the Site field.

Kala luude eemaldamine koos selgrooga

Kala luud on tihti söömisel ebamugavad ja tundub, et tööstuslikult pole välja mõeldud eriti head võimalust nende eemaldamiseks. Filee lõikamine on üsna ebatäpne ja raiskab suure osa kalast. Ka filees olen enamasti luid avastanud, sest fileesse ulatuvad ribid lõigatakse läbi, mitte ei tõmmata välja. Kalakonservides on ka jupp selgroogu, kuigi lihtsam oleks karpi pakendada painduvamaid lihatükke kui jäika luutükki. Luudel on muidugi madalam omahind, mis hoiab tootja kulusid kokku, aga luudeta konserv oleks kasumlikum, sest selle eest saaks oluliselt kõrgemat hinda.

Avastasin lihtsa mooduse peaaegu kõiki luid roogitud (sisikonnata, kuid pea, uimede, saba ja nahaga) kalast eemaldada. See õnnestus esimesel katsel vikerforelliga ja enamik toidukalasid on sarnase ehitusega. Kuumuta kala madalal temperatuuril kuni liha pehmeneb ja luudelt lahti tuleb – umbes 50 kraadi juures umbes tund aega (mina kasutasin survekeetja soojendusrežiimi ilma rõhuta). Seejärel saab kalal peast või selgroo otsast kinni võtta ja sõrmedega liha luudelt maha lükata. Osa lihast kukub ise küljest kui kala selgroogu pidi õhku tõsta. Ribid ja saba jäävad selgroo külge, ainult mõni üksik luu kukub lihaga koos potti (pildid allpool). Uimed saab samuti lihtsasti naha küljest ära tõmmata. Minu katsetatud forellil tuli ka pea selgroo küljest ära.

Pärast võib seda selgroolt ära pühitud lihahunnikut maitse järgi keeta-küpsetada. Enamik lihatükke on üsna suured, sobides ka fileena serveerimiseks. Harjutamise ja kuumuse optimeerimisega saaks ilmselt fileed tervena kätte. Naha saab ka küljest tõmmata, aga mina jätsin selle potti, kuna söön seda hea meelega.

Oluline on hoida kuumus madal, et luud pehmeks ei läheks ja selgroo küljest lahti ei tuleks, muidu kukuksid need koos lihaga ja oleksid ikka selles segamini. Meetodi põhimõte ongi, et liha ja selle ühendus luudega pehmenevad palju madalamal kuumusel ja lühema keetmisajaga kui luud ja nende omavahelised ühendused.

Kala oli mul potis rõngasse keeratuna, nina vastu saba, kõht ülespidi ja avatud. Õnneks on kalad üsna painduvad loomad, muidu poolemeetrine forell kuueliitrisesse potti ei mahuks.

Kalatööstuses oleks seda meetodit lihtne laialdaselt rakendada, sest palju kalu saab korraga suures madala temperatuuriga aurukatlas (türgi saunas) või keedupotis liha eraldamiseks parajaks kuumutada. Juba kalalaeva peal või kalafarmis saaks luud, pead ja uimed eraldada ja olenevalt keskkonnanõuetest võibolla ka vette tagasi visata.

Optimaalne kuumutamismeetod võib olla altpoolt, kalad selili üksteise kõrval, et kuumus just selgrooümbruse liha-luu ühendusi nõrgendaks. See ehk ei tasu vaeva, mida nõuab kalade paigutamine. Lihtsam on visata kalad soojaveevanni ja tunni pärast peadpidi välja tõmmata liha mahalükkamiseks. Võibolla saab seda kuidagi mehhaniseerida, näiteks konks läbi pea ja seljauime juba enne keetmist, siis välja tõmmata ja raputada, et liha kukuks, aga see nõuab katsetamist, sest ilmselt kukub selgroog koos lihaga pea küljest. Võibolla ultraheliga vibreerimine aitab liha luudest eraldada.

Rookimata terve kala puhul tekib küsimus, kas sisikonda saab samal meetodil eemaldada. Oletan, et see on keeruline, sest sisikond koosneb pehmetest kudedest nagu lihagi ja läheb vist umbes sama pehmeks sama temperatuuri ja ajaga. Sõrmedega kahe pehme koe eraldamine nõuab vist harjutamist.

mde

cof

Nõrkadest võib koosneda tugev rühm

Riik, kus on palju nõrku inimesi, võib ometi maailma tugevaim olla. Leo Kunnas mainib „Sõdurjumala teenris”, et Nõukogude Liidus oli palju alkohoolikuid, laiskvorste ja tahtelt nõrku. See vaatlus tekitas kahtluse ametliku propaganda kuulutatavas maailma tugevaima riigi staatuses. Tagantjärele on teada, et Nõukogude Liit polnudki eriti tugev, aga see üks näide ei tõesta veel paljude nõrkade inimestega riigi tugevuse võimatust ega võimalikkust. Muude tegurite samaks jäädes on tõesti nõrgematest koosnev organisatsioon vähem võimekas, aga harva on muud tegurid samad. Täpsustame esmalt, et nõrku on ka suhtarvult palju, mitte ainult absoluutarvult, ehk me ei võrdle kooslust, kus on 10 nõrka ja 90 tugevat kooslusega, kus on 9 nõrka ja 1 tugev.

Kolm majandusteoreetilist põhjust, miks nõrkadest liikmetest ehitatud inimkooslus võib olla tugevam kui tugevamatest koosnev, on moraalirisk, positiivne valim ja koostöö. Viimane seisneb väiksemas üksteisele vastu töötamises, paremas pingutuse raiskamise vältimises. Spordivõistkond, kus on nõrgemad mängijad, aga mis on oluliselt rohkem kokku harjutanud, võib keskmiselt võita tugevamatest aga isetsevatest mängijatest rühma, kel puudub ühtne taktika. Tugevate elanikega aga kodusõjas riik on nõrgem kui väetitest koosnev stabiilne ühiskond. Parema koostööga on sama töö tootlikkus suurem ja vastavalt palk kõrgem.

Moraalirisk tähendab, et kui pole põhjust pingutada, siis inimesed enamasti ei pinguta. Kommunism, kus tasu on sama sõltumata töötulemusest, paneb töötajad laisklema. Tulemus on vilets ka võimekate inimeste puhul. Ebavõrdne riik, kus elanikud usuvad, et tegu on meritokraatiaga ja pingutus viib tippu, motiveerib inimesi pingutama (võtmesõna on usuvad, tegelik meritokraatia võib olla või mitte). Näiteks kui vaestel pole isegi tervisekindlustust, sotsiaalsest turvavõrgust rääkimata, siis sunnib hirm, et tervisehäda korral jääd ravita, kõvasti töötama ja säästma. Samuti kui rikaste vara on kindla omandiõigusega kaitstud ja neil on palju võimalusi ühiskonda endale sobivas suunas muuta, siis motiveerib lootus rikkaks saada inimesi pingutama.

Kõigis arenenud riikides on kas avalik või eraannetustepõhine sotsiaalne turvavõrk – näiteks isegi keskmiselt üsna parempoolses USAs on mõned linnad nagu San Francisco vasakpoolsed ja pakuvad kodututele heldelt toetust. Kõige vaesemad võivad siis liikuda sinna, kus neid kõige rohkem aidatakse. Selline liikumine tekitab heldetes omavalitsustes sisserändajate negatiivse valimi (tulevad põhiliselt need, kes ise hakkama ei saa). Ükski heategu ei jää karistamata ja kus on, sinna antakse juurde.

Positiivne valim on vastupidine nähtus, kus rändajad on kõige andekamad ja töökamad. Sarnaselt vaeseimate liikumisele heldemasse heaoluühiskonda proovivad kõige tootlikumad liikuda sinna, kus neid kõige paremini tasustatakse. Sarnase keskmise tulutaseme korral on ebavõrdsemas piirkonnas tipptöötajate tasu kõrgem, sest tasu on positiivses korrelatsioonis töötulemusega. Sisserändesurve on USAs suur, eriti ettevõtjad püüavad USA turule pääseda ja tundub, et see on olulisem kui Euroopa Liidu turg. Vaesematest riikidest vähemharitud inimesed soovivad rännata kõigisse arenenud riikidesse, aga tundub, et eriti heldema sotsiaalkindlustussüsteemiga Euroopa Liitu ja Austraaliasse.

Moraaliriskiks on ka koostöö puudumine. Kui on lihtsam teistelt võtta kui ise väärtust luua, siis hakatakse rohkem ressurssi endale ümber jaotama, selmet seda ise tekitada. Pole selge, kas andekamatele sobib suhteliselt rohkem koostöö või teistelt võtmine kas kavaluse või jõuga. Sõltub sellest, kui kiiresti kasvavad intelligentsusega vastavalt meeskonnatöö- ja petmisoskus. Kui halb ühiskonnakorraldus tuleneb osalt rumalusest, siis loob andekamatest koosnev riik tõenäoliselt paremad reeglid koostöö soodustamiseks.

Inimesed on üldiselt riskikartlikud, nii et eelistavad turvalisemat ühiskonda. Koostöö suurendab turvalisust, mis omakorda soosib koostööd. Inimesed proovivad kolida turvalisemasse kohta ning andekamad on osavamad tuvastama tegelikke turvalisi kohti ja sinna kolima, mis tugevdab positiivset valimit hea koostööga ühiskondadesse.

Spordi definitsioon, kehaline sisend ja väljund

Kas kulturism on sport? Selles mõõdetakse ju välimust, mitte kehalist suutlikkust nagu kiirus, jõud, osavus, vastupidavus. Sõltub spordi definitsioonist, mis võib aluseks võtta väljundi ehk tulemused, mida mõõdetakse või sisendi ehk kuidas tulemusi saavutatakse. Sisendipõhine definitsioon on näiteks, et spordiala on valdkond, kus võistluste võitmist põhjustab lihastreening. Võib kokku leppida minimaalse korrelatsiooni või Grangeri põhjuslikkuse võitmise ja treeningu intensiivsuse korda mahu vahel.

Väljundipõhine definitsioon on näiteks, et spordiala on valdkond, kus võitja määratakse kiiruse, jõu, liigutuste täpsuse või kestuse alusel või otsese vastasega aladel kokkulepitud kehalise asendi saavutamisel vastase üle nagu maadluses, poksis (nokaut). Võiduasendisse jõutakse samuti füüsilise kiiruse, jõu ja täpsusega.

Mõttespordiks nimetatavad alad nagu male, kabe ja Go ei kuulu sisendi ega väljundi poolest spordi alla. Kulturism on sisendi poolest sport, aga väljundilt mitte, sest võistlustulemus sõltub hindajate arvamusest võistleja välimuse kohta, mitte kehalisest suutlikkusest. Motosport on väljundilt teatud määral sport, sest võit sõltub osaliselt juhtimisliigutuste täpsusest ja koordinatsioonist (kuigi suuresti ka tehnika tasemest), aga sisendi poolest mitte, sest lihastreeningul on vähe mõju. Juhtimisseadmed võib tänapäeval kohandada ka halvatud juhile sobivaks – suu- või silmaliigutustega saab autole käske anda ja isegi aju elektrisignaalidega.

Dilution effect explained by signalling

Signalling confidence in one’s arguments explains the dilution effect in marketing and persuasion. The dilution effect is that the audience averages the strength of a persuader’s arguments instead of adding the strengths. More arguments in favour of a position should intuitively increase the confidence in the correctness of this position, but empirically, adding weak arguments reduces people’s belief, which is why drug advertisements on US late-night TV list mild side effects in addition to serious ones. The target audience of these ads worries less about side effects when the ad mentions more slight problems with the drug, although additional side effects, whether weak or strong, should make the drug worse.

A persuader who believes her first argument to be strong enough to convince everyone does not waste valuable time to add other arguments. Listeners evaluate arguments partly by the confidence they believe the speaker has in these claims. This is rational Bayesian updating because a speaker’s conviction in the correctness of what she says is positively correlated with the actual validity of the claims.

A countervailing effect is that a speaker with many arguments has spent significant time studying the issue, so knows more precisely what the correct action is. If the listeners believe the bias of the persuader to be small or against the action that the arguments favour, then the audience should rationally believe a better-informed speaker more.

An effect in the same direction as dilution is that a speaker with many arguments in favour of a choice strongly prefers the listeners to choose it, i.e. is more biased. Then the listeners should respond less to the persuader’s effort. In the limit when the speaker’s only goal is always for the audience to comply, at any time cost of persuasion, then the listeners should ignore the speaker because a constant signal carries no information.

Modelling

Start with the standard model of signalling by information provision and then add countersignalling.

The listeners choose either to do what the persuader wants or not. The persuader receives a benefit B if the listeners comply, otherwise receives zero.

The persuader always presents her first argument, otherwise reveals that she has no arguments, which ends the game with the listeners not doing what the persuader wants. The persuader chooses whether to spend time at cost c>0, c<B to present her second argument, which may be strong or weak. The persuader knows the strength of the second argument but the listeners only have the common prior belief that the probability of a strong second argument is p0. If the second argument is strong, then the persuader is confident, otherwise not.

If the persuader does not present the second argument, then the listeners receive an exogenous private signal in {1,0} about the persuader’s confidence, e.g. via her subconscious body language. The probabilities of the signals are Pr(1|confident) =Pr(0|not) =q >1/2. If the persuader presents the second argument, then the listeners learn the confidence with certainty and can ignore any signals about it. Denote by p1 the updated probability that the audience puts on the second argument being strong.

If the speaker presents a strong second argument, then p1=1, if the speaker presents a weak argument, then p1=0, if the speaker presents no second argument, then after signal 1, the audience updates their belief to p1(1) =p0*q/(p0*q +(1-p0)*(1-q)) >p0 and after signal 0, to p1(0) =p0*(1-q)/(p0*(1-q) +(1-p0)*q) <p0.

The listeners prefer to comply (take action a=1) when the second argument of the persuader is strong, otherwise prefer not to do what the persuader wants (action a=0). At the prior belief p0, the listeners prefer not to comply. Therefore a persuader with a strong second argument chooses max{B*1-c, q*B*1 +(1-q)*B*0} and presents the argument iff (1-q)*B >c. A persuader with a weak argument chooses max{B*0-c, (1-q)*B*1 +q*B*0}, always not to present the argument. If a confident persuader chooses not to present the argument, then the listeners use the exogenous signal, otherwise use the choice of presentation to infer the type of the persuader.

One extension is that presenting the argument still leaves some doubt about its strength.

Another extension has many argument strength levels, so each type of persuader sometimes presents the second argument, sometimes not.

In this standard model, if the second argument is presented, then always by the confident type. As is intuitive, the second argument increases the belief of the listeners that the persuader is right. Adding countersignalling partly reverses the intuition – a very confident type of the persuader knows that the first argument already reveals her great confidence, so the listeners do what the very confident persuader wants. The very confident type never presents the second argument, so if the confident type chooses to present it, then the extra argument reduces the belief of the audience in the correctness of the persuader. However, compared to the least confident type who also never presents the second argument, the confident type’s second argument increases the belief of the listeners.

Nõudepesumasina rest nõuderestiks

Mõnel nõudepesumasinal on sisemine rest korraga eemaldatav, nii et kui see köögitasapinnale või riiulile mahuks, siis saaks kõik nõud korraga välja tõsta, mis säästaks aega. Siit äriidee nõudepesumasinatootjatele: jagada rest kaheks pooleks, mille saab eraldi välja tõsta ja mis on silmale enamvähem ilusad, nii et nõud saab hulgakesi masinast riiulile liigutada.

Sarnane vahend aja kokkuhoiuks on pesukuivatusrest, mis sobitub riidekapi sisse ja mille saab täies koosseisus õuest sinna tõsta. Hotellides on juba kasutusel riiete veeretamise käru, mis on lihtsalt ratastel metallraam horisontaalse õlakõrguse toruga, mille külge saab riidepuudel rõivad riputada. Selline käru võiks mõõtudelt riidekappi mahtuda. See võib olla ka eemaldatavate ratastega, nii et alumist ratastega plaati saaks muu kauba veeretamiseks kasutada ja kui seda vaja pole, siis näiteks voodi alla parkida.

Asjade hoiustamisel ja logistikas üldiselt on efektiivsem kui ümberpakendamist ja ümberlaadimist vähem on. Merekonteinerid leiutati selleks, et saaks erineva kuju ja suurusega kaupu laevalt lihtsasti rongile või veokile tõsta. Poodides oleks sarnane ajasäästuvõimalus riiulitele mahtuvad kaubapakid, millest ostjal lihtne tooteid välja võtta. Säästumarketis, IKEAs, Walmartis ja muudes odavpoodides on sarnast lahendust juba osaliselt kasutatud, nimelt euroalused põrandal, nendel kaubakastid. See annab küll kaubast hea ülevaate, aga nõuab rohkelt põrandapinda ja kileümbrise ja kastide avamine on vahel tööriistadeta ostjale keerukas. Samasugust kauba transportimise ja väljapaneku ümbriste ühildamise põhimõtet saab ilmselt ka riiulite jaoks kasutada, näiteks tehases kaup riiulitele, täis riiulid poodi, tühjad riiulid tehasesse.

Probleemiks võib olla piisavalt tugevate riiulite kaal tihedama kauba jaoks nagu joogid, konservid, tööriistad. Väikese tihedusega kaup nagu krõpsupakid või kampsunid ei vajuta ka odavast õhukesest vineerist riiulit katki. Riiulid omakorda saab euroalusele tõsta ja poes sealt maha, ka inimjõul kui neil olev kaup piisavalt kerge on. Raskema kauba jaoks võib poe lakke midagi töökojakraana laadset paigaldada, aga see on suurem investeering ega pruugi juba ehitatud poodide puhul ära tasuda. Uusehitistes sisekraana lisamine eriti keeruline ega kallis pole, sest see on ainult terastalad koos tavalise elektrimootori ja mõne ketiga jõuülekandeks, umbes nagu garaažiukseavaja. Logistika on muidugi suur koordinatsioonimäng (muna ja kana probleem): tootjad ei pane kaupa riiulisse, sest poed pole riiulite vastuvõtmiseks valmis ega ka vastavalt ehitatud, poed omakorda ei tee riiulite vastuvõtuks ehituslikke ega töökorralduse muudatusi kui tootjad riiulitel kaupa ei paku.