Často jsme dnes svědky povrchností a bagatelizací

Richard Hindls, rektor Vysoké školy ekonomické v Praze, hovoří o významu statistiky v informacemi zaplaveném světě. Přiznává, že chybí generace popularizátorů statistiky. Poodhaluje hlavní trendy ve výuce statistiky a zmiňuje se o uplatnění absolventů na trhu práce.

Alena Géblová, Michal Novotný, odbor vnějši komunikace

prof. Ing. Richard Hindls, CSc., dr. h. c

Je významným českým statistikem a ekonomem s rozsáhlou publikační činností doma i v zahraničí. Vystudoval statistiku na VŠE, kde začal v roce 1975 pracovat jako pedagog na katedře statistiky. Deset let působil v České plánovací komisi. Na VŠE se znovu vrátil v roce 1992, kde se stal nejdříve vedoucím katedry statistiky a pravděpodobnosti a poté, v roce 2006, rektorem.

Richard Hindls je členem mnoha odborných grémií v České republice a v zahraničí [mj. Vědecké rady Vysoké školy ekonomické v Praze, Vědecké rady Univerzity Karlovy, Vědecké rady Ekonomické univerzity v Bratislavě, členem Správní rady Ekonomické univerzity v Bratislavě, místopředsedou České statistické rady, členem Asociace národního účetnictví v Paříži, Mezinárodního statistického institutu, členem Strategické rady programu CEMS v Paříži, zastupuje Českou republiku v Evropském poradním výboru pro statistické informace v ekonomické a sociální sféře (CEIES) v Lucembursku]. Od roku 2011 je místopředsedou České konference rektorů, od roku 2012 je členem Etického panelu České televize.

V souvislosti s rozvojem informačních technologií a s ním spojenou záplavou informací se hovoří o kritickém myšlení. Jakou roli v něm, podle vašeho názoru, hrajte statistika?

Nepochybně značnou. Ale začnu nejprve situací před nějakými čtyřiceti, padesáti lety. Tehdy nástup výpočetní techniky a její náhle snazší dostupnost umožnily masivní ověřování do té doby často numericky náročných statistických postupů. To byla nejen změna kvantitativní, ale také změna kvalitativní, protože to přineslo nové experimentální zkušenosti, které se někdy i vymykaly původním teoretickým předpokladům – vzpomeňme například
Brownovo exponenciální vyrovnávání a hledání hodnoty nejlepší vyrovnávací konstanty.

A jak tyto nové experimentální zkušenosti, o kterých hovoříte, souvisí s naší předchozí otázkou?

Souvisí, protože ani dnes tomu není jinak. Záplava informací na jedné straně a schopnost kritického myšlení na druhé straně vyžadují velmi odpovědnou práci s experimenty, s daty a modely a rovněž jistý nadhled při vyhodnocování těchto údajů, experimentů atd. při jejich následném využívání pro rozhodování. Jinak řečeno, informační technologie mohou pomáhat při hromadění dat, jejich analýze apod., ale pak je na uživateli, aby uměl vše dobře vyhodnotit a vytěžit z toho maximum.

Takže informační technologie a záplava informací nejsou alternativou kritického myšlení?

Naopak, jsou jeho součástí. Při podcenění takového přístupu tomu ale může být i přesně naopak. Pak na vině nejsou ony technologie, ale my, jejich uživatelé. A role statistiky je zde téměř bezmezná. Která disciplína dokáže lépe analyzovat data a přisuzovat jim význam?

Často jste hostem diskusí v mediálních pořadech. Jak obratně si podle vašich zkušeností vedou jejich účastníci – novináři, politici, se statistickými výstupy, pokud potřebují svá tvrzení doložit čísly?

Často býváme svědky určitých zjednodušení v médiích, pro což mám jisté pochopení, ale často jsme i svědky povrchností a bagatelizací statistiky, pro což naopak už pochopení určitě mít nemohu.
Ano, určité zjednodušení kvůli malému prostoru v médiích, někdy menší relevance té či oné informace atp. je na místě, ale nízká úroveň statistické gramotnosti v interpretaci dat či jejich bagatelizace, to už přehlížet nelze.

Zjednodušování statistiky se bohužel stává dost často.

Obecně bych řekl, že by měla být věnována nesporně větší pozornost prezentaci statistických výstupů. A hned uvedu drobný příklad: průměrná mzda. Každý ví, že průměr sám o sobě o rozdělení mezd skoro nic nevypovídá, zvláště v časech rostoucí mzdové diferenciace. Proč tedy v mediální prezentaci neuvést ještě nějakou další charakteristiku rozdílnosti mezd, která je běžně ve státní správě k dispozici – decilový poměr, kvartilové rozpětí či jiné míry nestejnosti mezd. Vždyť pak by text, třeba v novinách, byl delší sotva jen o jednu jedinou řádku, ale jeho srozumitelnost a vypovídací schopnost by vzrostla nesrovnatelně. A právě to je ta povrchnost, která se v médiích objevuje.

Letošní rok byl vyhlášen za Mezinárodní rok statistiky. S nápadem přišli američtí a britští statistici. Je náhoda, že krok ke zpopularizování statistiky v široké veřejnosti přišel z anglosaského světa?

Anglosaský svět obecně je svět vyspělý a bohatý, tak proč by ne. Ale i řada jiných částí světa může být na své statistiky pyšná – Indie, Rusko, kontinentální Evropa a uprostřed Evropy v neposlední řadě i my. Vždyť jsme světu dali taková excelentní jména jako profesoři Likeš, Janko nebo Hájek a další, abych jmenoval jen ty už zesnulé. Podobné „Dny“ jsou trochu i marketing, popularizace, to k věci patří. A statistika těch dobrých popularizátorů rozhodně moc nemá. Spíše pravý opak je pravdou.

Jaký je podle vás nejlepší způsob k propagaci statistiky?

Nepochybně její kvalitní výuka, a to především výuka pro nestatistické obory. Tam se totiž rodí nejvíc budoucích uživatelů statistiky. Pan profesor Cyhelský, můj první šéf na univerzitě, člověk, který mě ke statistice přitáhl a který mě pro ni získal, nám jako elévům na katedře, když jsme šli učit základní kurzy statistiky právě pro nestatistiky, vždy vštěpoval: „... když už studenty nedokážete statistiku pořádně naučit, tak je, prosím vás, aspoň od té statistiky svojí výukou neodrazujte...“ , či tak nějak to říkával. To je velká pravda. A k propagaci statistiky pak také určitě přispívá kvalitní prezentace jejich výstupů.

Co konkrétního k propagaci statistiky připravujete na Vysoké škole ekonomické v Praze?

Náš obor prakticky neustále prochází drobnými, ale pravidelnými obměnami. Není nutné chystat vždy něco převratného, ale snažíme se jít s posledními trendy, ať už je to výuka třeba moderních stochastických postupů nebo například aktuální svět hospodářské statistiky či národních účtů. A stále držíme i pevnou linii statisticko-pojistného inženýrství, k němuž jsme se vrátili v plném rozsahu už v polovině 90. let minulého století a tak navázali na slavnou tradici české statistiky ze 30. a 40. let.

Celý život působíte v akademickém prostředí. Jaké jsou hlavní trendy ve výuce statistiky v poslední době?

Na to je těžké odpovědět nějakým zjednodušujícím způsobem a nevzít přitom do úvahy, o jaké obory a aplikace statistiky se konkrétně jedná. Jiné to bude v přírodních vědách, jiné v technických oborech a úplně jiné třeba právě v ekonomii.
Ale přesto si troufnu jeden moment, společný všem statistickým oborům, vyzdvihnout. Je to víceoborovost, větší propojení s předmětnými disciplínami. Abych se držel svého „řemesla“, tj. ekonomie: rozhodně nestačí dobře zvládat statistické techniky a nástroje a nevědět mnoho o ekonomii, managementu, marketingu nebo sociologii.
Ekonomie není exaktní věda, a proto je někdy více než obtížné snažit se do ekonomie vtěsnat nejrůznější matematicky vypodložené modely, abstrakce atd., které by fungovaly. Ne nadarmo se s nadsázkou někdy říká, že modely fungují tak asi z jedné poloviny, jen se neví, která to ta lepší polovina je. A často je to právě z důvodů primární neznalosti navazujících oborů. Takže ptáte-li se na hlavní trendy výuky statistiky v poslední době, potom by, aspoň v ekonomickém vysokém školství, měl jít trend výuky i formálně velmi složitých partií statistiky vždy ruku v ruce s předmětnými disciplínami.

Mohl byste uvést k té víceoborovosti nějaký konkrétnější příklad?

Ano, například mohu uvést nyní poměrně dost frekventované modelování ve financích. Nechť se klidně stále vymýšlí nové věci ve statistice, také se tak děje, ale nechť se neopomíjí i aplikace. Přispěje to k popularitě nejen statistiky, ale i k hloubce poznání navazujících ekonomických disciplín, které se bez statistiky a analýzy dat nemohou dost dobře obejít. A přispěje to i poctivé selekci množství informací, které máme. Nestačí jít cestou metod data miningu a jim podobných, nebudeme-li datům lidsky a věcně rozumět.

Zajímalo by nás, zda je o studium statistiky velký zájem?

Bohužel musím říci, že zájem o studium neodpovídá tomu, jaký má dnes statistika ve společnosti význam. Ve statistice je přece jenom více matematiky než u většiny jiných oborů, snad je to i dáno určitými specifiky jazyka, mluvy, kterými statistika popisuje náš svět. Ale zájem není příliš velký. Není to žádná nová situace a nevím, zda se dá vbrzku očekávat nějaký obrat. I tady je krásně vidět, že na světě není mnoho dobrých popularizátorů statistiky, lidí, kteří umí překonávat hranice oborů, mají obrovský nadhled a charizma, a přitom srozumitelným a nevtíravým způsobem umí všem říkat, co je na statistice pěkného a potřebného. Dokázali to fyzici, chemici, astronomové a znalci i jiných, mnohdy velmi obtížných disciplín. Ale statistice tohle stále nějak chybí. Není tu generace popularizátorů.

Jaké je tedy uplatnění absolventů statistického studia?

No, a to je právě v souvislosti s mou odpovědí na minulou otázku to zvláštní, uplatnění statistiků je neobyčejně široké včetně velmi kvalitního finančního ohodnocení. Ale zájem jít statistiku studovat tomu neodpovídá. Naši magisterští studenti bývají pro své budoucí zaměstnavatele „vyprodáni“ často ještě před koncem studia. Velmi dobře se nám daří uplatnit absolventy v Českém statistickém úřadu či ve státní správě vůbec. Velký zájem mají o naše studenty marketingové firmy (průzkumy trhu), bankovní domy, samozřejmě pojišťovny, konzultační firmy apod. Míra nezaměstnanosti našich absolventů je téměř nulová, a to už dlouhou řadu let. A bylo tomu tak v dobách ekonomicky dobrých i v dobách horších. Tak proč se statistiky bát? Je to dobrá kariérní vstupenka na trh práce, to mi věřte.

Přemýšlel jste někdy o tom, jaké úkoly a výzvy čekají statistiku do budoucnosti?

Přizpůsobit se rostoucí složitosti světa, v němž žijeme. A umět spolupracovat, to je výzva pro statistiku i pro její uživatele. Kdo jiný než fakta a seriózní analýza dat nás v tom složitém světě, přecpaném informacemi a nabitém webem, může správně navigovat? Proto musí statistika pečlivě komunikovat se svými uživateli, ať už jsou z jakýchkoliv oborů a z jakýchkoliv disciplín.
Ostatně, jak řekl jeden z velikánů minulosti, Karl Pearson, statistika tu není proto, aby řídila svět, ale ukázala, jak je svět řízen. To je přece krásná role, ne?