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Data, Stimulus, and Human Nature/February 19, 2013, 9:34 am

Data, Stimulus, and Human Nature データ、景気対策、そして人の性

David Brooks writes about the limitations of Big Data, and makes some good points. But he goes astray, I think, when he touches on a subject near and dear to my own data-driven heart:
デヴィッド・ブルックスがビッグデータの限界について書いているが、いくつかいい点を突いている。でも、彼は、僕自身がデータを使用している親密な主題になると本質を外していると思う:

For example, we’ve had huge debates over the best economic stimulus, with mountains of data, and as far as I know not a single major player in this debate has been persuaded by data to switch sides.
例を挙げれば、我々は最適な景気対策について、山のようなデータを用いて、膨大な議論を行ってきたが、私が知る限り、この論争の主要なプレイヤーの中で、データを下に意見を変えたものはいない。


Actually, he’s not quite right there, as I’ll explain in a minute. But it’s certainly true that neither stimulus advocates nor hard-line stimulus opponents have changed their positions. The question is, does this say something about the limits of data — or is it just a commentary on human nature, especially in a highly politicized environment?
実際、すぐ後で説明するけど、彼はこの件に関して全然正しくない。だが、景気対策を擁護する側も強硬な反景気対策派も立場を変えていないというのは確かに真実だ。問題は、これがデータの限界を物語るものなのか、それとも特にすごく政治的な状況下における人間の性を物語るものなのかということだ。

For the truth is that there were some clear and very different predictions from each side of the debate — not about the success of the Obama stimulus, which even advocates like yours truly warned would fall far short, but about interest rates, inflation, and the effects of austerity policies. On these predictions, the data have spoken clearly; the problem is that people don’t want to hear.
本当のところ、この論争の両方のサイドから全く異なる予言がなされた――オバマの景気対策の成功についてではなくて(この僕を含めて景気対策擁護派ですら、それが不十分なものであることを警告していた)、利子率やインフレ、緊縮財政政策の影響についての。これらの予言に関して、データが示していることははっきりとしている。問題は人々がそれを聞こうとしないということだ。

And really, would you have expected otherwise? It would be lovely to live in a world in which the failure of interest rates to soar as predicted would lead Brian Riedl of Heritage and Niall Ferguson to concede that their anti-stimulus critiques of 2009 were based on a completely wrong model; in which the economic downturns that have followed austerity policies almost everywhere they have been applied would lead Alberto Alesina to concede that his work on expansionary austerity was probably flawed, and lead George Osborne to proclaim publicly that he led Britain down the wrong path. But such things very rarely happen, and the fact that they don’t happen has nothing to do with the limitations of data.
そんなことは考えもつかなかった? 利子率が急騰するという予言が外れたのなら、ヘリテージのブライアン・リードルやニーアル・ファーガソンが、彼らの2009年の反景気対策論が完全に間違ったモデルに立脚したものであることを認める様な世界に住みたいもんだ。その世界では、緊縮財政政策がとられたほぼ全ての国で景気が後退したのなら、アルベルト・アレシナは彼の拡張的緊縮に着いての論文にはおそらく瑕疵があるものと認めるだろうし、ジョージ・オズボーンは彼の政策がイギリスを間違った経路に追いやったことを公式に認めるだろう。でも、そんなことはめったに起こらない。そして、それが起こらないことはデータの限界とは関係ない。

Indeed, such things rarely happen even in fields of endeavor that are largely insulated from politics, and in which the ethos is supposed to reward objectivity over ego. Science, Max Planck declared, progresses funeral by funeral. If quantum mechanics needs to rely on mortality to prevail, how much more so must this be true of Keynesian macroeconomics?
たしかに、そうしたことは政治と十分に隔絶した、精神がエゴではなく客観性に捧げるものと考えられている分野ですらめったに起こらない。マックス・プランクが言い放ったことによると、科学は葬式ごとに進歩していく。量子力学が浸透するのに死を必要とするのなら、ケインズ主義マクロ経済学にはどれほどそれが当てはまるのか?

That said, if you look at players in the macro debate who would not face huge personal and/or political penalties for admitting that they were wrong, you actually do see data having a considerable impact. Most notably, the IMF has responded to the actual experience of austerity by conceding that it was probably underestimating fiscal multipliers by a factor of about 3.
と言うか、マクロ論争のプレイヤーたちが自分の間違いを認めても手痛い個人的・政治的ペナルティーを受けなくてもいい場合なら、一般の人でもすごく説得力のあるデータを実際に見て取れる。とりわけ有名なことだが、IMFは緊縮財政の実際の結果に対応して、財政乗数を約3分の1も低く見積もっていたことを認めた。

So yes, it has been disappointing to see so many people sticking to their positions on fiscal policy despite overwhelming evidence that those positions are wrong. But the fault lies not in our data, but in ourselves.
だからこそ、あまりにも多くの人々が、財政政策の効果に関して、圧倒的な証拠によって彼らの意見が間違っていることが示されても、それでも自身の立場に執着していることにはうんざりさせられる。でも、そこでの欠陥は我々のデータに存在するのではなく、我々自身に存在している。
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