Однажды молодой учёный из другой сферы спросил меня, по какой теме я пишу диссертацию (тогда это была ещё магистерская). Я приняла это как серьёзную задачу и долго пыхтела, чтобы найти подходящие фразы и объяснить так, чтобы стало понятно любому. И когда я с гордостью ему написала суть своей работы, ёмко, чётко, с красивыми примерами , он мне знаете че сказал?

"А, всего лишь? Так просто? Я думал вы чем-то сложным занимаетесь"

Вот у меня сгорело))

Изобилие данных или выбор исследователя

Больше данных - значит больше информации, в том числе неверной. Не стоит доверять многим наукам, базирующимся на статистике, - особенно если на учёных давит необходимость публиковаться, чтобы продолжить научную карьеру. Пусть они и утверждают, что "двигаются науку вперед".
Вспомним понятие "эпифеномен" и дискуссию о том, чем реальность отличается от библиотеки. Тот, кто изучает историю в библиотеке, обязательно обнаружит куда больше ложных взаимосвязей, чем тот, кто стал участником событий и наблюдает за причинами и следствиями в реальном времени. Нас обманывают эпифеномены, возникающие в том числе из-за переизбытка данных - в сравнении с реальными сигналами.

В сфере информации шум зашкаливает и становится серьёзной проблемой, потому что исследователь, как и банкир, обладает опциональностью. Учёный извлекает выгоду, а истина несёт убытки. Свобода действий исследователя выражается в том, что он волен выбрать статистику, которая подтверждает его точку зрения - или даёт хороший результат, - а остальное утаить. Учёный может попросту остановиться на том результате, который сочтёт верным. Более того, он может обнаружить статистические взаимосвязи - и создать иллюзию результата. Таково одно из свойств информации: в огромных массивах данных большие отклонения - это куда чаще шум (или вариации), а не информация (или сигнал). ©