נסיכת המדעים

אני אתחיל בהתנצלות: אין לי מושג מה התשובה לשאלה שבכותרת. אני לא חושב שלמישהו יש מושג. אבל משום מה, הנושא של סגירת מכוני הכושר הפך בימים האחרונים לוויכוח ציבורי לוהט, ולכן החלטתי להפסיק את שתיקתי בעניינים הקשורים למגיפת הקורונה. אבל אם הגעתם עד לכאן, אודה לכם אם תקראו לפחות את הפיסקה הבאה.

מה תמצאו בפוסט הזה? ראשית אביא סקירה מאוד קצרה למה שידוע לנו על הנושא נכון לעכשיו. לאחר מכן אדון בשאלה איך למצוא תשובה לשאלה שבכותרת (או שאלות דומות). לסיום אביא את דעתי האישית בנושא.

מה ידוע על הקשר בין פעילות מכוני הכושר והתחלואה בקורונה?

מה אנחנו יודעים על הקשר בין הדבקות בקורונה ובין פעילות חדרי הכושר? בשתי מילים: כמעט כלום.

הלכתי לשאול את ד"ר גוגל מה הוא חושב. מילות החיפוש שלי היו "covid-19 gym reopening". אסקור כאן את שלוש התוצאות הראשונות (( לאחר מכן המקורות מתחילים להיות מפוקפקים. התוצאה הרביעית הייתה מאתר בשם mindbodyonline נקודה קום, והחמישית מאתר מסחרי בשם europeactive נקודה אי.יו. שעוסק בקידום פעילויות ספורט. ))

תוצאת החיפוש הראשונה היא כתבה בכתב העת science ב-26.6.2020. הנה הכותרת: It’s safe to go back to the gym—if there’s little COVID-19 around, study suggests ובעברית: אין בעיה להתאמן במכוני הכושר אם אין שם חולי קורונה. מדובר במחקר שנעשה בנורבגיה (( קישור למחקר – קובץ פדף )). החוקרים גייסו לניסוי כ-4000 איש, כולם מנויים בחדרי כושר בעיר אוסלו וכולם לא עברו בדיקות קורונה בחודשים מאי עד יוני 2020. כמחצית מהנבדקים קיבלו אפשרות להתאמן במשך שבועיים בחמישה חדרי כושר שנפתחו במיוחד לצורך המחקר. בחדרי הכושר האלה נשמרו כל התנאים הנדרשים: מרחק של שני מטר, מסיכות, וניקוי המכשירים בסיום השימוש. שאר המשתתפים בניסוי היוו את קבוצת הביקורת. מלבד המשתתפים בניסוי היחידים ששהו בחדרי הכושר היו אנשי הצוות. התוצאות: כעבור שבועיים זוהה חולה אחד בקבוצת המתאמנים, ואף לא אחד בקבוצת הביקורת. נחמד. הבעיה: במשך תקופת הניסוי מספר החולים החדשים באוסלו היה נמוך מאוד: 105 בסך הכל, כ-8 חולים ליום בממוצע. יותר מכך: מספר החולים המאושפזים בעיר, שמהווה אינדיקציה למספר החולים הכללי, ירד מ-35 בתחילת תקופת המחקר ל-21 בסיומה. לסיכום, הכותרת של הכתבה אכן מאוד מדוייקת: אם אין חולים אז אין ממי להידבק, אפילו לא בחדר הכושר. השורה התחתונה של המחקר הזה: לא למדנו ממנו שום דבר משמעותי.

תוצאת החיפוש השניה היא מהאתר של השידור הציבורי בארצות הברית, NPR. מתאריך 5.7.2020. הכותרת: My Gym Is Reopening. Is It Safe To Work Out There?  עיקר הכתבה הוא ראיונות עם מומחים שונים. המסרים: כל אחד צריך להעריך את הסיכון שלו, עדיף להתאמן בבית או באוויר הפתוח, אם בכל זאת הולכים לחדר כושר לבדוק איזה אמצעי זהירות הם נוקטים, לשים לב לזרימת האוויר ועוד ועוד. ההמלצה המודגשת ביותר: אם יש באיזור שבו אתה נמצא הרבה חולים, הסיכון שלך להידבק בחדר הכושר גדול יותר. ממש כמו שהמחקר הנורבגי גילה. בכתבה יש גם הפניה למחקר תצפיתי בהיקף קטן שנעשה בדרום קוריאה (( מצאתי אותו גם בגוגל סקולר )). ההמלצה של המחקר הזה אינה שונה מההמלצות הקודמות.

התוצאה השלישית היא מהוול-סטריט ג'ורנל: Gyms Reopening May Not Facilitate Coronavirus Infections, Study Finds. הכתבה נמצאת מאחורי חומת תשלום, אבל מהמעט שאפשר לקרוא עולה כי היא מתייחסת לאותו מחקר נורבגי. העורכים של העיתון, כפי שאני מסיק מהכותרת, סבורים כי התוצאות של המחקר הזה דווקא מעודדות, למרות ההסתייגות שהוכנסה שם (( "may not…" ))

בגוגל סקולאר, מלבד מהמחקר הקוריאני, לא מצאתי שום מחקר שמביא נתונים כמותיים בעניין בין עשר התוצאות הראשונות.

איך אפשר לאסוף נתונים על הסיכון לתחלואה בקורונה בחדרי הכושר?

מי שהגיע לכאן, ובפרט מי שעוקב אחרי הבלוג הזה לאורך השנים, כבר יודע את התשובה: צריך לעשות ניסוי מבוקר. הנורבגים עשו בדיוק את זה.

אני מסתייג מהמחקר הזה בגלל מספר סיבות. הסיבה הראשונה היא כל מיני עניינים שקשורים לתכנון המחקר. למשל, המתאמנים לא התאמנו בחדרי הכושר שבהם הם מתאמנים בדרך כלל אלא חדרי כושר שנפתחו במיוחד עבור המחקר. זה יוצר הטיה, כי מכונים אלה לא בהכרח מייצגים את כל המכונים. לא נאמר איך חמשת המכונים האלה נבחרו. כמו כן, לא נמסרו פרטים על גודלם של המכונים, מספר האנשים שכל מכון יכול להכיל, ועד כמה צפיפות המתאמנים במהלך הניסוי הייתה דומה לצפיפות בזמן שגרה. בעיה נוספת שאני רואה היא משך תקופת המעקב – שבועיים בלבד. החוקרים לא לקחו את משך תקופת המעקב בחשבון כאשר חישבו את גודל המדגם. אם חדרי הכושר היו נפתחים לתקופה ארוכה יותר סביר להניח שהיינו רואים יותר הדבקות, וייתכן שההבדלים בין הקבוצות יהיו שונים. כמו כן, לא נעשה שקלול על פי מספר הפעמים שבהם כל אחד מהנבדקים בקבוצת הניסוי התאמן, אבל בדיעבד זה לא משנה לאור התוצאה של מקרה הדבקה בודד בכל הניסוי.

בעיה שניה: הניסוי השווה בין מתאמנים ללא מתאמנים, ולא בדק את ההשפעה הכוללת של הפתיחה על כלל האוכלוסייה. קשה להאשים כאן את החוקרים. אני לא רואה דרך סבירה לבדוק את זה.

בעיה שלישית: המחקר לא עונה, ולא יכול לענות, על השאלה האם יש קשר בין שיעור התחלואה הכולל ושיעור ההדבקה בין המתאמנים. כן, ראינו כי כאשר שיעור התחלואה באוכלוסייה נמוך אז שיעור ההדבקה בחדרי הכושר על משך תקופה של שבועיים הוא אפסי. אבל מה יקרה אם שיעור התחלואה באוכלוסייה יעלה? סביר להניח שגם שיעור ההדבקות בחדרי הכושר יעלה, אבל אין לנו מידע על מספיק על אופי הקשר.

עם זאת, אני מבין את הקשיים בפניהם עמדו החוקרים. אולי היה אפשר לתכנן את הניסוי טוב יותר, אבל זו חכמה של צופה מהצד.

אני רוצה להציע תכנון אחר, שנראה לי יותר הגיוני: לדגום אוכלוסיית מחקר של מכוני כושר, ולא של מתאמנים. לאחר מכן, נקבע על ידי הקצאה רנדומלית איזה מכונים ייפתחו ואיזה יישארו סגורים (( אני לא אכנס כאן לפרטי הדגימה וההקצאה. אני מודע לכך שאני כותב כאן בצורה פשטנית, והתהליך הרבה יותר מורכב)). אני בהחלט חושב שתקופת מעקב של שבועיים אינה מספיקה, והתחושה שלי היא שהתקופה צריכה לארוך לפחות חודש, אם לא יותר מכך. ההשוואה תהיה דומה להשוואה שעשו הנורבגים: השוואת שיעור הנדבקים בין המנויים בחדרים שנפתחו לבין המנויים במכונים שנשארו סגורים.

יש עוד אפשרות, פחות טובה. יש לנו כבר את נתוני ההדבקה מהתקופה שבה מכוני הכושר היו סגורים. בואו נפתח עכשיו את חדרי הכושר ונראה אם יחול שינוי. הבעיה היא כמובן שאנחנו לא חיים בחלל ריק. אי אפשר רק לפתוח את מכוני הכושר ולהשאיר את כל הגורמים האחרים קבועים. עם זאת, אנחנו עושים את זה הלכה למעשה כל הזמן. אנחנו מסתכלים על השינויים בתחלואה ומנסים למצוא קשר לכל מיני דברים: בתי ספר סגורים, אוטובוסים עם חלונות פתוחים, בתי הספר שוב נפתחים, ושוב נסגרים, 100 מטר, 500 מטר, חתונות קטנות, חתונות עד 250 איש, חתונות עד 100 איש, אני אעצור כאן ברשותכם.

אז מה לעשות עם חדרי הכושר?

רק אתמול קראתי באתר ynet כי חדרי הכושר, הבריכות וחלק מהמסעדות נסגרו כחלק מהגבלות הקורונה החדשות – אבל יו"ר ועדת הקורונה יפעת שאשא-ביטון דורשת קבלת נתונים לפני שתאשר את אותן הגבלות. שאשא-ביטון אמרה בריאיון לאולפן ynet כי הממשלה קיבלה את ההחלטה מבלי להציג נתונים – ובשלב זה אין בכוונתה לאשר את צו הסגירה. "נקבל את הנתונים ונחליט עד מחר", הוסיפה.

אני לא בא להשמיץ את ח"כ שאשא-ביטון. לדרוש נתונים זו דרישה סבירה לגמרי. אני תומך נלהב של קבלת החלטות על סמך נתונים.

אבל היא גם אמרה, בראיון לרדיו 103FM (קישור לראיון המוקלט), כי "אם משרד הבריאות לא יוכיח שבריכות, חדרי כושר ומסעדות הם מקור התפרצות, נבטל ההנחיות".

אז הנה הבעיה: אין נתונים  על חדרי כושר, וכנראה שגם לא על מסעדות ובריכות ((מי שמעוניין מוזמן לבדוק)), ובטח שאין נתונים אמינים על מה שקורה בישראל. משרד הבריאות לא יכול להוכיח שחדרי כושר הם מקור התפרצות, אבל גם לא יכול להוכיח שלא. והחלטה צריך לקבל בכל מקרה. שאשא-ביטון החליטה למעשה שאם אין נתונים שמראים כי חדרי כושר הם מקור התפרצות, אז בהכרח חדרי כושר אינם מקור התפרצות. אני חולק על דעתה. אבל אל תטעו, אפשר גם לטעון את הטענה ההפוכה:  שאם אין נתונים שמראים כי חדרי כושר אינם מקור התפרצות, אז בהכרח חדרי כושר הם מקור התפרצות. שתי הטענות סובלות מאותו כשל לוגי.

ושוב, אין לי שום דבר אישי נגד חברת הכנסת, כולנו עומדים בפני אותה הדילמה, לכל אחד יש דיעה, ומאוד סביר להניח שרבים חושבים כמו שאשא-ביטון, לכיוון כזה או אחר. היא פשוט בולטת בגלל התפקיד שהיא ממלאת והאחריות שהיא נושאת על כתפיה. וגם אם פורמלית יש כאן כשל לוגי, אי אפשר לומר שאין הגיון במה שהיא אומרת. אני בטוח כי היא חשבה על הנושא ולקחה בחשבון עוד שיקולים שצריך לקחת בחשבון, כמו שיקולים כלכליים ודאגה לרווחת הציבור.

אין נתונים, אין ברירה וצריך להחליט בלעדיהם. אפשר לבצע ניסוי כמו שעשו בנורבגיה. אפשר לנסות להניח הנחות, לבנות מודל, לבדוק עד כמה הוא עמיד. ואפשר, כמו שעשו ב-NPR, להתייעץ עם מומחים, בעיקר אפידמיולוגים ומומחים לבריאות הציבור אבל בהחלט גם עם אנשים שיש להם מומחיות בתחומים אחרי שרלוונטיים לדיון.

דעתי האישית היא שאת חדרי הכושר יש לסגור. אנחנו בישראל ולא בנורבגיה, ואני לא מאמין שדווקא שם ישמרו על ההנחיות של ריחוק חברתי, היגיינה וחבישת מסיכות. אדרבא. כאן לדעתי יש להפעיל את עיקרון הזהירות המונעת. לגבי בריכות ומסעדות? אין לי מושג, מצטער.

מאחל לכולכם רק בריאות.

לפני שבוע, הצייצן eSivion העלה סקר לא שגרתי בטוויטר, בו ביקש מהמשיבים להצביע כך התפלגות התשובות לסקר תהיה 10% לתשובה א, 20% לתשובה ב, 30% לתשובה ג ו-40% לתשובה ד:

הניסוי הצליח! ((אם כי מבחן כי בריבוע מראה כי ההתפלגות של ההצבעות שונה באופן מובהק סטטיסטית מההתפלגות לה קיווה אי-שיוויון ))

איך עושים את זה, או יותר נכון, איך הציבור הצליח לעשות את זה?

אחת המגיבים לסקר סיפק ספוילר כחצי שעה לאחר שהסקר פורסם:

 

טוב, אני לא יודע עד כמה הספוילר הזה השפיע על התוצאה הסופית. אומר רק שאני נתבקשתי לחוות את דעתי כמה דקות אחרי שהסקר עלה, ועניתי שאתייחס רק לאחר שהוא הסתיים. התשובה אל אותו ליאור היא אכן הדרך הנכונה להגיע להתפלגות שרוצים: רנדומיזציה, אם כי אני הייתי ממליץ על ספרת היחידות של השניות, או על מחוג השניות.

לפני כמה ימים כתבתי על רנדומיזציה בהקשר על ניסויים מבוקרים, אבל רעיון הרנדומיזציה טוב גם לדרים אחרים, כמו להשיג תוצאה מסויימת בסקר של טוויטר. אבל…

אם תצפו במשחקי טניס מקצוענים, תראו שרבים מן השחקנים עונדים שעון יד. זה לא בהכרח בלל שהם ממהרים לאן שהוא, ורוצים לסיים את המשחק בהתאם לתוכניות שלהם (( כמו שקרה בסרטו של אלפרד היצ'קוק זרים הרכבת )). כאשר מגיע תורו של שחקן טניס לחבוט את חבטת הפתיחה, יש לו בגדול שתי אפשרויות: לחבוט ימינה או לחבוט שמאלה (( אני מפשט קצת את הדברים )) . אם יחבוט כל הזמן ימינה, היריב ייערך בהתאם, וזה גם מה שיקרה אם יחבוט כל הזמן שמאלה. גם אם יחבוט ימינה ושמאלה לסירוגין, היריב יעלה על זה מהר מאוד. חייבים לשמור כל הזמן על יתרון ההפתעה. איך עושים את זה? מציצים בשעון. אם מספר השניות שעברו בדקה הנוכחית קטן משלושים, חובטים ימינה. אחרת – חובטים שמאלה. כך ליריב לא תהיה דרך טובה לחזות לאן תיחבט החבטה הבאה.

זה קורה גם בבייסבול. כאן יש פיצ'ר, שהוא השחקן שזורק את הכדור לעבר החובט. יש כל מיני סוגי זריקות שהפיצ'ר יכול לזרוק: כדור מהיר, כדור מסובב, וכדומה. אם החובט יודע מראש איזה סוג זריקה יזרוק הפיצ'ר, זה ישפר את סיכוייו לחבוט בכדור (( גם ככה הסכוי לחבוט נמוך למדי. החובטים הממש טובים מצליחים לחבוט בכדור בכ-30% מהפעמים )).

הפתרון הוא כמובן לזרוק את הכדור באופן שיקשה על החובט לנחש מראש מה יהיה סוג הזריקה. אפשר לעשות את זה על ידי רנדומיזציה, למשל על ידי מבט מהיר בשעון. גרג מאדוקס, אחד מגדולי הפיצ'רים בכל הזמנים, סיפר כי הוא השתמש בשיטה הזו כדי לקבל החלטות באשר לזריקה שאותה יזרוק. זה כמובן לא מספיק, כדי להיות כמו גרג מאדוקס צריך גם כשרון נדיר, אבל הרנדומיזציה בודאי שלא הזיקה לא.

מירב ארלוזורוב ירדה מהפסים

רק לפני כמה ימים התבדחתי בטוויטר והצעתי להפריט את הכנסת ולפתוח את שוק החקיקה לתחרות, והנה באה מירב ארלוזורוב ומוכיחה שכל בדיחה, הזויה ככל ששתהיה, על ליברטיאנים היא רק תיאור למה שהם באמת חושבים. כשל שוק בדמוקרטיה, היא כותבת. ירדת לגמרי מהפסים, מירב. תגשי לרופא.

 

 

קודם כל, לקחתי צילום מסך, לפני שבדה-מרקר יבינו עד כמה הדברים האלה מחפירים ויעלימו אותם.

ועכשיו התייחסות רצינית.

האמת על הדמוקרטיה ועל חוק ההסדרים

קודם כל: דמוקרטיה זה לא שוק. דמוקרטיה זה ערך. אפשר להתווכח אם זו השיטה השלטונית שמתאימה לנו או לא (לי זה נשמע קצת הזוי, אבל אני יודע שיש הרבה אנשים שחושבים אחרת). בינתיים אנחנו דמוקרטיה, או לפחות קרובים לזה.

בדמוקרטיה אמורה להיות הפרדת רשויות, וזה כולל בין היתר הפרדה בין הרשות המחוקקת – הכנסת, והרשות המבצעת – הממשלה. אנחנו קצת חלשים בזה, זה נכון ((דוגמה אחת קטנה: החלטות בנושא חקיקה, כלומר החלטות איזה חוק יחוקק ואיזה לא, מתבצעות בועדת השרים לענייני חקיקה ולא בכנסת. הכנסת, או יותר נכון הקואליציה, היא רק חותמת גומי להחלטות שמתקבלות בממשלה)). אבל חוק ההסדרים הוא חוק בלתי דמוקרטי במיוחד. האם אתם מכירים מדינה דמוקרטית אחרת שיש בה חוק כזה?

אומר כאן דברים חריפים: חוק ההסדרים הוא פוטש של הרשות המבצעת נגד הרשות המחוקקת, שמתקיים, למרבה הצער, תוך כדי שיתוף פעולה של חברי הכנסת מהקואליציה. החוק הזה מנוסח על ידי פקידים, שתפקידם ליישם מדיניות ולא לקבוע מדיניות. החוק הזה מבטל החלטות שהתקבלו בכנסת ועל הממשלה ליישם.

בפועל, הממשלה לא מאפשרת קיום דיון רציני בחוק ובמשמעויות שלו. וכל הפארסה האנטי דמוקרטית הזאת מתקיימת בגלל שהממשלה לא מוכנה לקבל החלטות אמיתיות ולקבוע סדרי עדיפויות.

ניקח למשל את חוק חינוך חובה חינם, שביצועו נדחה כל שנה במסגרת חוק ההסדרים. הממשלה יכולה להחליט שהחוק הזה לא מספיק חשוב, או שהוא חשוב אבל לצערנו מצבנו הכלכלי (שמעולם לא היה טוב יותר!) אינו מאפשר את קיום החוק. אז שיקום שר האוצר, או ראש הממשלה, ורצוי שניהם, ויגידו את זה. אבל זה לא פופוליסטי, ולכן הם מעדיפים לטאטא את זה מתחת לשטיח של חוק ההסדרים.

הכשל העיקרי: חוסר מנהיגות

ואם מדברים על כשלים בדמוקרטיה שלנו, אז הנה הכשל העיקרי: אין לנו היום מנהיגים שבאמת רוצים להנהיג ולקבל החלטות אמיצות, כמו למשל, להטיל מס על טבק לגילגול, וזו רק דוגמה קטנה. וזה מתבטא בהרבה מקומות אחרים.הנה דוגמה הרבה יותר חמורה: קיצוץ רוחבי בתקציב, דבר שהפך להיות מאוד פופולרי בשנים האחרונות. צריך כסף למשהו? "האדם הרציונלי" שהכלכלנים כל כך אוהבים, אמור להחליט על מה הוא מוותר בתמורה לכך שישתמש בכסף למטרה שהוא חושב לראויה. הממשלה, לפי האנלוגיה הזו, צריכה להגדיר סדרי עדיפויות ולקבל החלטות. אבל שוב, זה לא פופוליסטי. עדיף לקצץ קיצוץ רוחבי, ולעזאזל אם הקיצוץ הזה יפגע גם בדברים שנראים חשובים בעיני רוב האזרחים, כמו למשל מערכת הבריאות.

מה שחסר לנו זה לא חוק הסדרים וקיצוצים רוחביים. חסרה לנו מנהיגות. ואת זה אי אפשר להשיג בחוק ההסדרים.

האם מקצוע הרדיולוג עומד להיכחד? האם אלגוריתמים של בינה מלאכותית, כגון רשתות נוירונים, יחליפו את הרדיולוגים, ובהמשך את שאר הרופאים? ואיך כל זה קשור למכוניות אוטונומיות?

כל השאלות האלה עלו בעקבות פוסט בבלוג  Toward Data Science שפרסם יו הארווי, רופא המתמחה ברדיולוגיה. הארווי טוען כי האלגוריתמים לא יחליפו את הרדיולוגים בעתיד הנראה לעין, אם בכלל. בדיון בקבוצת Machine & Deep learning Israel בפייסבוק הופיע הפניה לפוסט של לוק אוקדן-ריינר, גם הוא רופא המתמחה ברדיולוגיה.  הפוסט של אוקדן-ריינר מתייחס למאמר שפורסם ממש לפני כמה חודשים (נובמבר 2017), מאת רג'פורקאר ועמיתיו, שתיאר אלגוריתם לפענוח תצלומי רנטגן. בין העמיתים החתומים על המאמר זה נמנה אנדרו אנג, מה שמחייב התייחסות רצינית ביותר למאמר.

ברשימה זו אביא את דבריהם של הארווי ואוקדן-ריינר, ואתייחס למאמר של רג'פורקאר. כמו כן, אומר מה לדעתי צריכים להיות הקריטריונים לפיהם יהיה ניתן לקבוע כי אלגוריתם כזה יכול להחליף רופא מומחה. בנוסף אענה באופן מסודר לטענות (הטובות) שהועלו בקבוצת הפייסבוק. ((עם זאת, לא אתייחס לטענה "תן תמונה היום לעשרה רדיולוגים ותקבל 11 חוות דעת" ))

זוהי רשימה ארוכה במיוחד. חילקתי אותה למספר פרקים כשלכל פרק כותרת נפרדת, כדי שתוכלו לדלג על הפרקים שלא מעניינים אתכם.

הארווי: אינטליגנציה מלאכותית לא תחליף את הרדיולוגים

ד"ר הארווי, שכנראה לא היה מודע למאמר של ראג'פורקאר כשכתב את דבריו ((שכן הוא לא התייחס אליו)) משיב לטענתו של ג'פרי הינטון, מומחה לרשתות נוירונים, שאמר כי "ברור שצריך להפסיק להכשיר רדיולוגים". הוא מביא שלושה טיעונים כתשובה להינטון.

ראשית, טוען הארווי, כי בניגוד לאלגוריתם, הרדיולוג עושה יותר מאשר להביט בהדמיות ((כגון תצלומי רנטגן, סריקות CT ו-MRI, ועוד)). הארווי מתאר בפירוט את תפקידיו של הרדיולוג בתהליכי האבחון, שאמנם מתבססים על הדמיות, אך גם על אינפורמציה נוספת. הוא אמנם מסכים כי אלגוריתמים למיניהם עשויים לסייע ולשפר כמה תחנות בתהליך האבחוני, אך אינם יכולים להחליף את שיקול הדעת של הרופא.

הנימוק השני של הארווי הוא שבסופו של דבר מי שנושא באחריות הסופית הם בני אדם. הארווי מציג אנלוגיה בין התעופה ובין הרפואה (לא מוצלחת, לדעתי), אולם בסופו של דבר מדגיש את הנקודה המהותית: כשהרופא טועה, ורופאים אכן עלולים לטעות, הרופא אחראי. מי יהיה אחראי במקרה שבו האלגוריתם טעה? האם החברה שמכרה לבית החולים את המערכת שמפענחת תצלומי רנטגן תהיה מוכנה לקחת אחריות על מקרה שבו חולה ימות כי האלגוריתם טעה ולא זיהה כי הפציינט חולה בדלקת ריאות? אולי החולה שהסכים להפקיד את בריאותו בידיו של האלגוריתם (בהנחה שהייתה לו ברירה) אחראי? הרי אף אחד לא יעלה בדעתו שהרופא ששלח את החולה הבייתה כי האלגוריתם אמר שהוא בריא יהיה אחראי. או שכן? הארווי טוען שאף מערכת AI לא תהיה מדוייקת ב-100%. זה נכון, אבל לדעתי הטענה הזו מחלישה את הטיעון שלו. הרי גם רופאים טועים. עם זאת טוען הארווי כי רופאים עשויים לתפקד טוב יותר מאלגוריתם במקרי קצה, וכאן אני נוטה להסכים איתו.

הטענה השלישית של הארווי פחות רלוונטית לנושא של השוואת הביצועים של רופאים ואלגוריתמים רפואיים. הוא טוען כי כאשר יוכנסו מערכות AI למיניהן ויחליפו חלק מהשלבים בתהליך האבחוני, התהליך אכן יתייעל, אולם זה רק ייצור יותר ביקוש לשירותי רדיולוגיה, הביקוש לרדיולוגים יעלה ויגבר הצורך בהכשרת רדיולוגים נוספים.

ראג'פורקאר: האלגוריתם יכול לאבחן דלקת ריאות יותר טוב מהרופאים

הפוסט של אוקדן-ריינר מתייחס למאמר של רג'פורקאר. לכן אסקור בקצרה את הרעיון הכללי של מאמר, ואחר כך אביא את דבריו.

ראג'פורקאר ועמיתיו (שמכאן והלאה אכנה בשם "החוקרים") נעזרו בבסיס נתונים שהכיל יותר מ-100 אלף תצלומי רנטגן של החזה, של כ-38 אלף חולים ב-14 מחלות שונות, וביניהן דלקת ריאות. כל חולה סווג כחולה בדלקת ריאות, או כלא חולה בדלקת ריאות. הנתונים חולקו לפי כל כללי הטקס ((כלומר, באופן רנדומלי)) לשלושה קובצי נתונים נפרדים.

ראשית הם השתמשו בנתונים של כ-29 אלף חולים, ובסך הכל כ-99 אלף תצלומים לצורך "אימון המודל" ((שזה תיאור מרשים לתהליך של אמידת פרמטרים)), כ-3.5 תצלומים לחולה, בממוצע.

לאחר שאימנו את המודל, עברו לקובץ השני, בו היו כ-6400 צילומים של כ-1700 חולים (3.8 צילומים לחולה, בממוצע). בעזרת קובץ זה הם ביצעו תיקוף (ולידציה) של המודל.

לסיום, בחנו את ביצועי המודל על הקובץ השלישי, שהכיל 420 צילומים של 389 חולים (כ-1.08 תצלומי רנטגן לחולה, בממוצע). ((אעיר ואומר כי יש כאן בעיה מסויימת – נתוני הבדיקה שונים באופן מהותי מנתוני האימון והתיקוף.))

בתהליך הבחינה 420 התצלומים נבדקו על ידי ארבעה רדיולוגים מאוניברסיטת סטנפורד שסיווגו את החולים לאחת מ-14 המחלות שהיו בקובץ המקורי, וכמובן שגם האלגוריתם אמר את דברו. לרדיולוגים לא היה כל מידע רפואי על החולים מעבר לתצלומי הרנטגן, וכמו כן הם לא ידעו את השכיחויות של כל אחת מ-14 המחלות בקובץ המקורי. במילים אחרות, היה להם בדיוק את אותו המידע שהיה לאלגוריתם.

החוקרים חישבו לכל אחד מהרדיולוגים, וגם עבור האלגוריתם, מדד ביצוע מקובל בשם F1.  (( זהו הממוצע ההרמוני של הרגישות – recall ושל הדיוק – precision. ראו הגדרות בויקיפדיה ))  הם הראו כי ההפרש בין המדד שהתקבל לאלגוריתם גבוה ב-0.051 מהמדד הממוצע של ארבעת הרדיולוגים, וכי ההפרש הזה מובהק סטטיסטית (רווח הסמך להפרש ברמת סמך של 95% הוא 0.005-0.084).

החוקרים מודים כי למודל שלהם יש שלוש מגבלות, אך מציינים רק שתיים ((השלישית ירדה בכביסה? יותר סביר להניח כי אחרי מחשבה נוספת הם הגיעו למסקנה כי המגבלה הנוספת שחשבו עליה אינה באמת מגבלה)). ראשית, הנתונים כללו רק צילומי חזה פרונטליים, בעוד שבכ-15% מהמקרים של דלקת ריאות יש צורך גם בתצלומי צד כדי לבצע אבחנה מדוייקת. שלישית ((או בעצם שנית, לא משנה)) , החוקרים מודים כי העובדה שהמודל והחוקרים לא נעזרו בנתונים נוספים, כגון היסטוריה רפואית, פוגעת בביצועים של הרופאים (ושל המודל כמובן).

אוקדן-ריידר: אלגוריתמים הם מגניבים, אבל…

ד"ר אוקדן-ריינר אכן סבור כי נוכל להגיע למצב בו לאלגוריתם יהיו ביצועים שווים לביצועים של רופא אנושי ואף יעלו עליו. עם זאת, הוא טוען כי האלגוריתם של רג'פורקאר אינו מתאים לבצע אבחון רפואי. הסיבה לכך נעוצה, לדבריו, בנתונים של ואנג ועמיתיו, בהם רג'פורקאר ועמיתיו השתמשו לצורך פיתוח המודל.

אוקדן-ריינר טוען  כי יש בעייתיות בסיווגים של התצלומים בקובץ הנתונים המקורי של ואנג. לא ברור עד כמה הסיווגים מדוייקים, מה המשמעות הרפואית של הסיווגים, ועד כמה הסיווגים שימושיים לצרכים של ניתוח הצילומים. הוא מציין כי קובץ הנתונים והדוקומנטציה שלו עודכנו מספר פעמים מאז הפרסום המקורי. המאמר שמתאר את בניית הקובץ כמעט ואינו מתייחס להיבטים הקליניים של הנתונים, ומכיל רק פיסקה אחת שמתייחסת לרמת הדיוק של האבחונים שהותאמו לכל סט של תצלומים של חולה אחד.

עד כמה מדויקים הסיווגים? הם התקבלו בשיטות של text mining. הם לא התבוננו בתצלומים. אוקדן-ריינר טוען שרמת הדיוק של הסיווגים בקובץ אינה מספקת. הוא קבע זאת על ידי התבוננות בתצלומים. אמנם לא בכולם, אלא רק במדגם. הסיווגים שלו, כרדיולוג מומחה, היו שונים באופן מהותי מהסיווגים שבקובץ הנתונים.

השאלה השנייה היא מה המשמעות הרפואית/קלינית של הסיווגים. הנה הבעיה: הקביעה האם לחולה יש או אין דלקת ריאות היא קביעה קלינית. צילום רנטגן של החזה הוא נתון התומך באבחון (surrogate measure) ואינו מספיק לבדו לקבוע האם לחולה יש דלקת ריאות, או שה-"עננים" הנראים בצילום הם סימפטום לבעיה רפואית אחרת. המצב בו רואים "עננים" נקרא קונסולידציה. למעוניינים בהסבר רפואי מפורט יותר אני מפנה לפוסט אחר שלו. השורה התחתונה היא שהסיווג של ואנג ועמיתיו במקרה של "עננים" הוא סיווג של יש קונסולידציה או יש דלקת ריאות. אולם, מבחינה רדיולוגית קשה מאוד להחליט מתי קונסולידציה היא דלקת ריאות או משהו אחר. דלקת ריאות היא סוג של קונסולידציה. ההיפך לא נכון. כאשר ואנג ועמיתיו מציינים בנתונים שיש קונסולידציה, יכול להיות שלחולה יש דלקת ריאות. גם יכול להיות שלא. אוקן-ריינר טוען כי הנתונים שבדק מראים שהבעיה הזו קיימת.

וכאן עולה השאלה שלישית, והחשובה ביותר: אם הסיווגים של הנתונים בעייתיים, והמשמעות הקלינית שלהם מוטלת בספק, מה המודל באמת לומד? מה הערך של מודל המתבסס על נתונים בעייתיים?

מה הבעיה במאמר של רג'פורקאר?

אני סומך ב-100% על העבודה שעשו רג'פורקאר ועמיתיו. ההבנה שלי בתחום בו עוסקים היא בסיסית, ומבוססת בעיקר על לימוד עצמי. לצורך הדיון, אני מוכן להתעלם מהביקורת של אוקדן-ריידר על טיב הנתונים. זה לא משפיע על האיכות של המודל, שהרי התחרות בין ארבעת הרדיולוגים ובין המודל התבססה על אותם נתונים, והמודל ניצח. החוקרים מצאו כי במונחי F1, המודל היה יותר טוב מהרדיולוגים בשר ודם ב-0.051, וההבדל הזה מובהק סטטיסטית.

יש לי רק שאלה אחת: מה המשמעות הקלינית של ההבדל הזה? מה הערך המוסף הקליני של המודל? לצערי, אין לי מושג, ואני לא בטוח שלמישהו יש מושג. ברור שהשאלה הזו לא עלתה כלל על דעתם של החוקרים, כי אחרת הם היו לפחות מזכירים אותה  בדיון המסכם. המילה clinical הופיעה במאמר רק פעמיים, שתיהן בפרק המבוא. זהו אחד משבעת החטאים של הסטטיסטיקה: אי הבחנה בין תוצאה מובהקת לתוצאה משמעותית.

מה הבעיה המרכזית במודל של רג'פורקאר?

הבעיה המרכזית במודל של רג'פורקאר היא אבחון חלקי. כשהמודל קובע שלחולה אין דלקת ריאות, הוא לא אומר מה כן יש לו. כאן יש לרדיולוג יתרון ברור על המודל. יש לו ידע קליני שמאפשר לו לקבוע מה מצבו של החולה.

נכון שזה רק מודל, ואנחנו בתחילת הדרך. אין לי ספק שהמודל הזה הוא צעד בכיוון הנכון, אבל זהו צעד קטן מאוד. כדי נגיע למצב בו מודל כזה יהיה ראוי להישקל לשימוש, הוא יהיה צריך לסווג את תצלומי החזה ל-15 קטגוריות לפחות. מישהו יכול להעריך עד כמה אנחנו רחוקים ממודל כזה?

איך צריך להעריך את הביצועים של מודל רג'פורקאר? (וגם את ביצועי הרופא)

תסלחו לי, אבל אני לא מבין מה המשמעות האינטואיטיבית של מדד F1, ומה זה אומר אם הוא שווה ל-0.435. אני ביוסטטיסטיקאי. אחד מתפקידיי הוא לתקשר את התוצאות לצוות הקליני, כדי שהם יוכלו להעריך את המשמעות שלהם. כשהמטרה היא להעריך כלי דיאגנוסטי ((כמו בדיקת דם חדשה, או אלגוריתם מגניב שפיתחו החבר'ה בסטנפורד)) אני בהחלט מציג בפניהם מדדים כמו accuracy, specificity, ו-sensitivity, למרות שבמקרים רבים גם להם אין משמעות אינטואיטיבית ברורה ((יש מחקרים שמראים כי הרבה רופאים מפרשים אותם באופן לא נכון, אבל לא ניכנס לזה עכשיו)). אבל כל המדדים האלה לא מספיקים. אלוהים נמצא בפרטים הקטנים, ולכן צריך להתעמק בהם.

מה יקרה אם המודל של רג'פורקאר ישמש ככלי אבחון עיקרי או יחיד למחלת ריאות? בואו נניח לצורך הדיון, כי המודל משמש כשלב הראשון בתהליך האבחוני, ויסווג את החולים כסובלים מדלקת ריאות, או לא סובלים מדלקת ריאות אלא ממשהו אחר, שהמודל לא יודע לזהות, ובמקרה כזה התהליך האבחוני יימשך. נניח גם כי זהו גם התהליך הרדיולוגי.

כאשר מודל או רדיולוג צופים בצילום חזה, יש ארבע אפשרויות.

קודם כל, יש מצב שבו המודל או הרדיולוג מאבחנים כי לחולה יש דלקת ריאות, ולחולה אכן יש באמת דלקת ריאות. זה מצויין. נותנים לחולה את הטיפול המתאים ושלום על ישראל. כאן יש תועלת.

ייתכן כי לחולה אין דלקת ריאות, והמודל או הרדיולוג יקבעו כי לחולה אין דלקת ריאות. זה אכן טוב, אבל לא יותר מדי טוב. החדשות הטובות הן שלא נעשה משהו רע. הבעיה היא שלא התקדמנו. אדם נשלח לביצוע צילום חזה כי הוא חולה במשהו. אם אין לו דלקת ריאות אז יש לו משהו אחר. מה? ובכן, יש צורך בבדיקות נוספות. כאן אין תועלת וגם אין נזק.

נמשיך. יכול להיות כי לחולה יש דלקת ריאות והמודל או הרדיולוג יקבעו כי אין לו דלקת ריאות. הרופאים ימשיכו בתהליך האבחוני. הטיפול בחולה מתעכב. כאן יש קצת נזק. במקרה הטוב, בחינה נוספת של הרופאים תעלה כי בכל זאת יש לו דלקת ריאות, והנזק מינימלי. במקרה הפחות טוב, אם כי לדעתי יותר נדיר, החולה יאובחן כסובל מבעיה אחרת, יקבל טיפול רפואי בלתי מתאים, יסבול מתופעות הלוואי והנזקים הבריאותיים שנגרמים מעצם הטיפול (ותמיד יש תופעות לוואי ונזקים בריאותיים), והבעיה הרפואית האמיתית שלו לא תטופל. עלול להיגרם נזק משמעותי.

ועכשיו נגיע למצב הגרוע ביותר: לחולה אין דלקת ריאות והמודל או הרדיולוג אומרים כי יש לו דלקת ריאות. החולה יקבל טיפול רפואי לדלקת ריאות, (אנטיביוטיקה, למשל) שאינו מתאים למצבו הרפואי, וכאמור לעיל, יסבול מתופעות הלוואי והנזקים הבריאותיים שנגרמים מעצם הטיפול (השגוי). שוב, החולה לא יקבל טיפול מתאים לבעיה הרפואית האמיתית שלו, שאינה דלקת ריאות, אלא ככל הנראה משהו יותר חמור. כאן נגרם נזק משמעותי. עד כמה הנזק משמעותי? זה כבר תלוי בהרבה גורמים, כמו למשל המצב הבריאותי האמיתי של החולה, ומשך הזמן שיעבור עד שיבחינו כי הטיפול הנוכחי שהחולה מקבל אינו יעיל ויבצעו הערכה מחדש של האבחון.

השאלה הגדולה היא: האם המודל והרדיולוג טועים את אותן הטעויות?

מדדים כגון F1 לא אומרים לנו מה השכיחות של כל מצב מארבעת המדדים שתיארתי, ובוודאי לא מספקים לנו הערכה של סך הנזק הפוטנציאלי, סך התועלת הצפויה, והערכה האם התועלת עולה על הנזק, ואם כן, עד כמה. אפשר לבצע את ההערכה הזו. אפשר לכנס צוות רופאים שיבחנו אחד לאחד את 389 התיקים ששימשו לבחינת המודל. סטטיסטיקאי טוב יוכל להקל עליהם את העבודה באמצעות הצגה בהירה של הנתונים. בסופו של דבר, תהיה לנו הערכה לגבי הביצועים הקליניים של המודל.

באותו אופן, אפשר להעריך את הביצועים הקליניים של ארבעת הרדיולוגים שהתחרו במודל.

כעת, נוכל לקבוע האם למודל יש באמת יתרון על הרופאים בשר ודם, ואם כן, האם היתרון משמעותי מבחינה קלינית.

הדיון בקבוצת הפייסבוק ותשובות לשאלות

חברי הקבוצה לא הקלו עלי את החיים כששיתפתי עימם את הפוסט של ד"ר הארווי, וטוב שכך. אני ציינתי שאני מסכים עם הטענות שלו, ומטבע הדברים היו חברים בקבוצה שלא הסכימו איתנו. הם העלו טיעונים טובים ושאלו אותי שאלות קשות ומצויינות. עניתי כמיטב יכולתי במסגרת המגבלות הטכניות של ממשק הפייסבוק. אביא כאן את עיקרי הדיון, אתייחס לשאלות שנשאלתי בכל הרצינות, ואענה כמיטב יכולתי. אם פיספסתי שאלה של מישהו, אנא הפנו את תשומת ליבי לכך ואתקן. אשמח גם להמשיך בדיון.

כמו כן, אני ממליץ לכם לקרוא את הדיון עצמו שכן מעבר לדיון הספציפי בטיעונים של ד"ר הארווי ולשאלות שנשאלתי נאמרו בו עוד דברים מעניינים וחשובים.

• ערן פז טוען שאלגוריתמים יכולים ללמוד גם פעילויות אחרות שמבצע הרופא כולל אינטראקציה בין אישית, וחוזה בבדיחות הדעת כי גם באינטראקציה בין אישית ביצועי האלגוריתמים יהיו טובים יותר מאלה של הרופא. בסופו של דבר, אומר ערן, הרפואה תהיה אוטומטית כמעט לחלוטין.

האמת היא שאין לי מה לענות לטענה הזו. מדובר בהערכה סובייקטיבית. אני לא שולל את האפשרות שזה אכן יקרה ((כלומר, אני סבור כי ההסתברות לכך גדולה מאפס)), אבל יש לדעתי סיכוי הרבה יותר סביר שזה לא יקרה. בכל מקרה, אני משוכנע שהדור שלנו לא יזכה לראות את הרפואה האוטומטית, אם אכן החזון יתגשם. ההערכה הסובייקטיבית שלי היא כי זה לא יקרה בעתיד הנראה לעין.

• ערן מתייחס גם לטיעון השני של ד"ר הארווי, ואומר כי זה נושא יותר פילוסופי/רגולטורי מאשר טכנולוגי, ובכך הוא צודק כמובן. הוא ממשיך וטוען כי הבעיה שגם אם המערכת היה טובה יותר מבן אדם, לנו כבני אדם קשה יותר לקבל טעות ספציפית שנעשתה ע"י מחשב, גם אם בסה"כ הוא טועה הרבה פחות מבן אדם.

לי יש בעיה עם האמירה הזו. המחשב לא טועה, גם לא המודל (או יותר נכון, האלגוריתם). ((מכאן הגיעה הכותרת הצינית והפרובוקטיבית של הפוסט הזה)) מקור הטעויות הן בפיתוח האלגוריתם.

• כאן מתערב בדיון ים פלג ושואל מה אם יש רעש בדאטה.

התשובה המיידית שלי הייתה כי יש הבדל בין מודל שמנסה לחזות התנהגות של לקוח ובין מודל שעוסק בחיי אדם. עם זאת, ים בהחלט צודק. רעש בנתונים הוא בעיה שצריך להתמודד איתה. הדרך להתמודד, לדעתי, היא לבדוק את הביצועים הקליניים של המודל, כפי שהסברתי למעלה, ולהשוות אותו לביצועים של הרופאים, במונחים של סך תועלת מול סך נזק.

• ים ממשיך ושואל האם סך התועלת הוא לא ההפרש בין ביצועי האלגוריתם לביצועי האדם.

עניתי מהמותן שלא, אבל אני מודה שהתשובה שלי לא הייתה מדוייקת. ים צודק עקרונית, אבל לקביעה שלו אין משמעות אם לא מגדירים היטב איך מודדים את ביצועי האלגוריתם וביצועי האדם. מי שקרא עד כאן יודע כבר שהתשובה הרבה יותר מסובכת, ו-F1 הוא לא המדד האולטימטיבי.

• ים המשיך והקשה עלי. הוא טען כי אם יש לך אדם שמאבחן נכון X אנשים ומציל את חייהם ויש אלגוריתם שמאבחן נכון X+Y אנשים נכון (מהנתון שהוא יותר מדויק) ומציל את חייהם. יש לך Y יותר אנשים חיים.

זה כמובן נכון, אבל זה רק צד אחד של המטבע. מספר התוצאות החיוביות האמיתיות, או יותר מדוייק – שיעורן. ה-True Positive Rate הוא בהחלט מדד חשוב, אבל כפי שעניתי בקצרה בקבוצת הפייסבוק והסברתי כאן בפירוט, יש עוד צד למטבע, עוד שלושה צדדים למעשה. הבעיות העיקריות, כפי שהסברתי למעלה, נובעות מהאבחונים הלא נכונים: תוצאות חיוביות שגויות (False Positive) ותוצאות שליליות שגויות (False Negative).

• ערן חוזר ושואל: בוא נניח לרגע שמודל לא יהיה יותר מדוייק, אלא יהיה יותר קרוב ל(1,1) על הROC או לכל מדד אחר שתבחר מבן אדם, עכשיו הטיעונים בסדר? כמו כן הוא מציין כי בדיון גם לא לקחנו בחשבון את העלויות של הקמת חוות GPU לעומת העלות של הכשרת רדיולוג, זה גם משפיע על התועלת?

אני טוען שבמצבים רפואיים התועלות והנזקים הם לא 0-1. נכון שאולי ב-ROC המודל יעשה טוב יותר, עם זה אני לא מתווכח. אני טוען שלטעויות שונות יש משמעויות שונות, וכמו כן, גם במצבים של חוסר טעות, TP ו-TN, עדיין יש משמעויות שונות. המצב נעשה הרבה יותר חמור אם עוברים מדלקת ריאות לסרטן, למשל. מי ייקח אחריות על חולה סרטן שלא יאובחן בזמן בגלל שהמודל היה רועש מדי?

• אמיר רוזנפלד שואל: יהי המדד האולטימטיבי כפי שאתה מגדיר אותו. נניח שתחת מדד זה מכונה מתעלה על אדם. במי תבחר?

תשובתי היא שכשמדובר ברפואה אין דבר כזה "מדד אולטימטיבי". צריך לבצע הערכה כוללת של התועלת מול הנזק כי הנזקים עלולים להיות שונים מחולה לחולה. יש משמעויות לטעויות, והן שונות מחולה לחולה. חזרתי והבאתי את הדוגמה של חולה שמאובחן בטעות כחולה סרטן. הוא יקבל כימותרפיה שהוא לא צריך ((או אפילו יעבור ניתוח מיותר)). מילא התופעות לוואי של בחילות ונשירת שיער וכאלה – כימותרפיה גם גורמת נזקים בריאותיים ממשייים.

עם זאת, אני בהחלט מסכים שאם למודל יש יתרון קליני משמעותי על פני הרופאים בשר ודם, יש להעדיף את המודל, לפחות ברמה היישומית. עדיין יש לפתור את עניין האחריות.

• ערן טוען כי אני סתם מתחמק מתשובה, ושואל: הנה, מודל, שעבור רמת הFP והFN של רופא נותן יותר TP מרופא אבל עדין טועה, מחליף את הרופא?

אני מודה שלא הבנתי את השאלה, אבל סבור שהבהרתי לחלוטין איך יש להעריך את הביצועים של המודל ולהשוות אותם לביצועים של הרופא.

סיכום

אני חושב שכולם מסכימים כי עדיין לא הגיע היום בו אלגוריתמים יכולים להחליף רופאים, אלא אם מדובר בתהליכים ממש פשוטים. למשל, אני סבור שאפשר להכניס לשימוש אלגוריתם שיקבל בתור קלט נתונים על חולה (כמו בדיקות דם, מדדי דופק ולחץ דם, וכולי) ויוציא התרעה לרופא המשפחה אם הנתונים בעייתיים. ייתכן ואלגוריתמים מסוג זה כבר קיימים ופועלים.

במקרים יותר ממוקדים, כמו אלגוריתם הפיענוח של רג'פורקאר הדברים הרבה יותר מסובכים. יש הסכמה כי הנתונים ששימשו ל-"אימון" המודל היו בעייתיים. אלגוריתם זה אמנם הראה יתרון מובהק סטטיסטית בביצועיו על פי מדד F1 לעומת ארבעה רופאים בשר ודם, אבל לא ברורה המשמעת הקלינית של יתרון זה (בלשון המעטה). כמו כן, האלגוריתם מוגבל בכך שבמקרה והוא מזהה כי לחולה אין דלקת ריאות, הוא לא מספק תובנה לגבי הבעיה האמיתית שיש לחולה. בסופו של דבר, האלגוריתם הזה הוא אמנם צעד בכיוון הנכון, אבל צעד זעיר מאוד, כמעט זניח.

יתר על כן, המקרה הרפואי של דלקת ריאות הוא קל יחסית מבחינה רפואית. מחלות אחרות, כגון סרטנים ומחלות לב, למשל, צופנות בחובן אתגרים הרבה יותר גדולים.

עם זאת, יש דרך טובה ויעילה לבחון האם הביצועים של אלגוריתמים כאלה עולים על הביצועים של רופא אנושי, ובכמה.

אבל הבעיה העיקרית אינה טכנולוגית אלא אתית.

מי אחראי במקרה שהאלגוריתם טועה? מספר הדעות יהיה כנראה כמספר המשיבים.

בואו נראה מה יכול לקרות בארצות הברית, מכיוון שסביר להניח כי היא תהיה בין המדינות הראשונות בהן יוכנסו אלגוריתמים כאלה לשימוש (בהנחה שבכלל יוכנסו). במדינה בה תביעות על רשלנות רפואית ((ובארצות הברית גם טעות בתום לב נחשבת כרשלנות)) נפוצות מאוד, הנפגעים לא יהססו לתבוע את החברה שמיישמת את האלגוריתמים, את בעלי הפטנט, ומי יודע את מי עוד. האם חברות הביטוח יסכימו לבטח את החברה שמיישמת את האלגוריתם? איש אינו יודע.

אני רוצה להרחיב את הדיון בשאלת האחריות, כי זו לדעתי השאלה המהותית, וממנה נגזרה הכותרת הפרובוקטיבית של הרשימה הזו.

בואו ניקח, כדוגמה פשוטה ביותר, אלגוריתם שצריך לזהות האם בתמונה שמוצגת לו יש חתול. לאף אחד לא איכפת באמת אם האלגוריתם יטען שתמונה של כלב מראה לדעתו חתול.

מה עם אלגוריתם שמחליט אם כדאי להציע לאדם שנכנס לאתר אינטרנט עיסקת קניה מסויימת? יכול להיות שאנשים שהעיסקה תוצע להם לא יבצעו את הקניה, וגם יכול להיות שיפוספסו קונים שהיו מבצעים את הרכישה אם העיסקה הייתה מוצעת. זה חבל, אבל בסך הכל מדובר פה בכסף.

אם מדובר בהרבה כסף, הבעיות יכולות להיות גדולות. בנקים שמנסים לזהות איזה לקוח עלול לא להחזיר את ההלוואה שיקבל עלולים לעמוד בפני בעיה אם האלגוריתם לא מספיק טוב. עם זאת, אני יודע שאלגוריתמים כאלה פועלים, וכנראה שיקול הדעת שלהם יותר טוב משיקול הדעת של הפקיד.

בואו נמשיך. מה עם אלגוריתם שמחליט על ביצוע עיסקות קניה ומכירה בבורסה? בסרט הזה כבר היינו בשנת 2008. אני מקווה שהאלגוריתמים האלה השתפרו מאז, כי לא מתאים לי עוד משבר כלכלי עולמי.

מה בקשר למכונית אוטונומית? כאן כבר מתחילים לדבר על חיי אדם. מישהו יודע כמה טעויות שליליות שגויות (False Negative) יש לאלגוריתם של מובילאיי? וכמה מהטעויות האלה מובילות לתאונות? וכמה מהתאונות האלה כוללות פגיעות בגוף? אני לא יודע. אני לא בטוח שיש מי שיודע.

נכון, מכוניות אוטונומיות כבר נוסעות בכל מיני מקומות בארצות הברית, במסגרת ניסויים לבחינת האלגוריתמים. מי יעריך את מאזן התועלת מול הנזק של האלגוריתמים שמפעילים את המכוניות האלה וישווה אותם לביצועים של נהג אנושי? ואיך? האם יהיה רגולטור, כמו שיש את ה-FDA בתחום הרפואי? האם חברות הביטוח יסכימו לבטח את המכוניות והאלה והנוסעים בהם? ואם כן, מה תהיה עלות הביטוח?

מה בקשר למטוס אוטונומי? מי מוכן לעלות על טיסה טרנס אטלנטית במטוס ללא טייס?

אני יודע שאי אפשר לעצור את הקידמה, ובניגוד למה שעלולים לחשוב אני בעד הקידמה. אני בהחלט חושב שעתיד בו אלגוריתם יוכל להחליף רופא ולבצע את מלאכתו באופן טוב יותר מהרופא האנושי, וכולנו ניסע במכוניות אוטונומיות, הוא עתיד טוב. אבל כדי להגיע לעתיד הזה עלינו להתגבר על הרבה מאוד בעיות, והבעיות הטכנולוגיות הרבה יותר פשוטות מהבעיות האתיות. אני גם חושב שהעתיד הזה רחוק מאוד מאיתנו ואנו לא נזכה לראות אותו, וגם לא בנינו ובני בנינו.

איך להמר (אם אתה מוכרח)

אתם חייבים 100 אלף דולר לשוק האפור, אבל יש לכם רק 50 אלף, וצריך לשלם בערב. זה לא משנה אם יהיו לכם 50 אלף דולר, או 90 אלף, או 99,999. כל סכום קטן מ-100 אלף יגרום לתוצאות הרות אסון. הסיכוי היחיד שלכם נמצא בקזינו. אתם ניגשים לשולחן הרולטה, שם אפשר להמר על אדום-שחור. אם הימרתם בדולר אחד על אדום, והתוצאה היא אדום, תקבלו בחזרה את הדולר שלכם ודולר אחד נוסף. אם התוצאה אינה אדום ((יש עוד שתי אפשרויות – שחור וירוק)) הפסדתם את הדולר. יש לציין כי הסתברות הזכיה כאשר מהמרים על אדום היא קצת פחות מ-50%. מה הכי כדאי לעשות? מהי האסטרטגיה שתביא למקסימום את ההסתברות שתצאו מהקזינו ובכיסכם 100 אלף דולר?

שאלה דומה לזו הוצגה בעמוד הראשון של הספר הקלאסי How to gamble if you must מאת Lester E. Dubins, ‎Leonard J. Savage, andb ‎William Sudderth. כותרת המשנה של הספר היא Inequalities for Stochastic Processes, ומעידה על כך שזהו בהחלט ספר מתמטי. ההוכחה לתשובה שמייד אציג נמצאת בפרק החמישי של הספר, למי שמתעניין. כאן אנסה לתת הסבר אינטואיטיבי לתשובה.

אבל לפני כן קצת שעשועים. בסקר שערכתי בטוויטר השתתפו 46 צייצנים. הדיעות התחלקו פחות או יותר שווה בשווה בין ארבע התשובות האפשריות שהוצעו:

לפני שנדון בתשובות קצת היסטוריה, על קצה המזלג. משחקי הימורים היו נפוצים כבר בזמנים קדומים, ויש תיעוד שלהם בכל התרבויות העתיקות. מחקרים אודות הימורים ומשחקי מזל שערכו מלומדים כקרדנו במאה ה-16, כריסטיאן הויגנס במאה ה-17, ואברהם דה-מואבר ויעקב ברנולי במאה ה-18, ואחרים, הניחו את היסודות לתורת ההסתברות. למעשה, הפתרון שאציג מייד נובע מעבודה של דה-מואבר משנת 1711.

ועוד אנקדוטה (אולי משעשעת): בראשית ימיה, עמדה חברת FedEx בפני משבר. היה עליה לשלם חוב של 24,000 דולר, כשבקופתה היו 5000 דולר בלבד. יו"ר החברה ומייסדה, נטל את הכסף שבקופה, טס ללאס וגאס, הימר בשולחן הבלאק ג'ק וזכה ב-27,000 דולר. כך ניצלה החברה, והשאר, כמו שאומרים, היסטוריה. תודה לשי אלקין שהסב את תשומת ליבי לסיפור.

למתעניינים בהיסטוריה של חקר ההימורים והנחת יסודות תורת ההסתברות, אמליץ לקרוא את הספר נגד האלים מאת פיטר ברנשטיין, או את הספר הקלאסי
Games, Gods and Gambling מאת פלורנס נייטיגייל דייויד (( שאין לבלבל בינה ובין פלורנס נייטינגייל )) .

ועכשיו לתשובות.

תשובה אפשרית אחת היא שלא משנה מה עושים כי ממילא נפסיד הכל. זה נכון. ההימור נוטה לטובת הקזינו. ההסתברות לזכיה ברולטה בהימור על אדום (או על שחור) היא 18/38, בערך 47%. מי שיהמר לאורך זמן יצבור אט אט הפסדים, ומי שימשיך להמר עוד ועוד יפסיד בסופו של דבר את כל כספו.  את זה הוכיח כריסטיאן הויגנס. מי שענה את התשובה הזו בסקר צדק.

אבל חדי העין ישימו לב כי השאלה כפי שנוסחה כאן שונה מעט מהניסוח בטוויטר, גם בגלל מגבלת התוים בטוויטר ואולי גם בגלל חוסר דיוק מצידי. בואו נדון באסטרטגיה שתביא למקסימום את ההסתברות לצאת מהקזינו עם 100 דולר, כאשר מגיעים אליו עם 50 אלף דולר. כאן בגדול יש שתי אפשרויות. אפשרות אחת היא להמר מייד על כל הסכום, בתקוה שתזכה בהימור אדום-שחור וכספך יוכפל. ההסתברות לכך היא, כאמור, בערך 47%.

מה קורה אם מהמרים כל פעם על חלק מהסכום? בואו ניקח לדוגמא את האסטרטגיה הבאה: להמר על 25 אלף דולר, לקוות לזכות ועל ידי כך להגדיל את הונך ל-75 אלף דולר, ואחר כך להמר שוב על 25 אלף דולר, כאשר זכיה תביא אותך אל הסכום הנכסף של 100 אלף דולר. במקרה הטוב ביותר תגיע למטרה על ידי שתי זכיות רצופות של 25 אלף דולר כל אחת. ההסתברות לכך היא 0.47 כפול 0.47 ((בהנחה הסבירה לגמרי שאין תלות בין ההימורים )) , כלומר בערך 22.4%.

יש כמובן אפשרות שתפסיד בהימור הראשון את 25 אלפי הדולרים עליהם הימרת. עכשיו יהיה עליך להכפיל את הונך פי 4, וזה ידרוש שוב לפחות שתי זכיות רצופות ((להמר על 25, לזכות, ואז להמר על 50 ושוב לזכות )) , וההסתברות לכך היא שוב כ-22.4%.

אם מהמרים על סכומים קטנים יותר, יש צורך ביותר זכיות, וההסתברות להגיע ל-100 אלף דולר צונחת בהתאם.

זו האינטואיציה שעומדת מאחורי הקביעה כי האסטרטגיה האופטימלית היא להמר מייד על כל הסכום בתקווה להכפילו. ברנולי ודה-מואבר הבינו זאת כבר בראשית המאה ה-18. הוכחות מתמטיות מלאות לטענות קרובות הופיעו בתחילת המאה ה-20.

רק רגע, יש עוד אפשרות: לעשות משהו אחר. אפשר להמר בשיטת ההכפלות, הידועה גם בשם  שיטת המרטינגייל.

הנה הרעיון: אתה מתחיל בהימור אדום שחור על דולר. אם זכית – קיבלת את הדולר שלך בחזרה ועוד דולר אחד כרווח. אם הפסדת, לא נורא. המר כעת על שני דולר. אם זכית, אתה מקבל את שני הדולרים שלך בחזרה, ועוד שני דולרים כרווח, בסך בכל ארבעה דולרים. אבל הימרת רק על שלושה דולרים! מכאן שהרווחת דולר.

ומה קורה אם הפסדת גם בהימור השני? אין בעיה. הכפל את סכום ההימור והמר כעת על ארבעה דולר. אם זכית, תקבל שמונה דולר, אבל הימרת רק על שבעה דולר (1+2+4). הרווחת דולר.

ומה אם הפסדת בהימור על ארבעת הדולרים? אין בעיה. הכפל את סכום ההימור ל-8 דולר. אם תזכה תקבל בחזרה 16 דולר, כשהימרת רק על 15 דולר – כלומר שוב הרווחת דולר.

ומה יקרה אם הפסדת בהימור על שמונת הדולרים? אולי עדיין אין בעיה, אבל בקרוב תהיה לך בעיה.

קודם כל נתייחס לבעיה הספציפית שלנו – להגיע מ-50 אלף דולר ל-100 אלף דולר. בשיטה הזו זה ייקח קצת זמן, ותצטרך לזכות בהרבה הימורים בדרך.

כמובן, אם עומד לרשותך סכום כסף בלתי מוגבל, השיטה הזו תוביל אותך לזכיה בהסתברות 1. אבל, הסכום שעומר לרשותך (( ולרשות כל אחד, בעצם )) מוגבל, וייתכן מאוד שתגיע למצב בו אין בידיך מספיק כסף כדי להכפיל את ההימור. למעשה, אפשר להוכיח כי אם תהמר בשיטה זו לאורך זמן, תגיע למצב בו אין בידיך די כסף כדי להכפיל את ההימור בהסתברות 1.

שלישית, ברוב בתי הקזינו יש הגבלה על גובה ההימור. שיטת ההכפלות תביא אותך בסופו של דבר אל המחסום הזה ואז לא תוכל למשיך ולהכפיל את ההימור גם אם יש בכיסך את הסכום הדרוש.

באופן אישי, אם היה לי קזינו, לא הייתי מתנגד לכך שיהמרו נגדי בשיטת ההכפלה. אדרבא. אמנם מדי פעם אפסיד דולר, אך ההפסד הזה יכוסה על ידי ההפסדים של כל המכפילים שיגיעו לגבול ההימור שלהם, והפסדים אלה יהיו יותר נפוצים ויותר גדולים מדולר אחד.

אז אם אתם רוצים להמר בשביל הכיף – סבבה. אם אתם רוצים להרוויח כסף מהימורים, כדאי שיהיה לכם קזינו. והכי חשוב, אל תסתבכו עם השוק האפור.

בעתון דה מרקר הופיעה אתמול כתבה שכותרתה:הסטארט-אפיסט שבונה את מכונת האמת המוחלטת: "זדורוב חף מפשע".מדובר בראיון עם הסטאראפיסט המצליח סער וילף. לאחר מספר שאלות מתבקשות על הצלחותיו עד כה, איך עשה את כספו, וכדומה, מגיעים לחלק המעניין, בו הוא מספר על הסטארטאפ הנוכחי שלו, ותוך כדי כך הוא מביע את דעתו על מערכת המשפט שלנו.

ובכן, הסטארטאפ הנוכחי "רוצה לשנות את האופן שבו אנחנו מבינים את העולם סביבנו, את האופן שבו אנחנו מתקשרים מידע ותובנות ומשתפים פעולה", מטרה אולי קצת יומרנית אבל בהחלט ראויה. "אנשים אינטליגנטים ורציונלים", אומר וילף, "מסתכלים על אותו מידע מגיעים למסקנות הפוכות לחלוטין, וכל אחד משוכנע בוודאות גמורה שהמסקנה שלו נכונה. מה חדש? זה העולם. זה לא אמור לקרות במערכת שמסיקה מסקנות בצורה מכוילת. למעשה, כל אחד מאתנו מחזיק במספר לא קטן של אמונות על העולם, שהוא בטוח שהן נכונות". הדרך להגיע לאמת מוחלטת על העולם היא "לאסוף נתונים, לבנות מודלים מתמטיים מורכבים, לחשב הסתברויות. הדיון הציבורי הוא נונסנס. המוח לא מסוגל להתמודד עם כזאת כמות של מידע ואי־ודאויות, ולכן כל אחד נותן משקל אחר לעובדות ומסנן את המידע בצורה שנוחה לו — ואז יוצאות מסקנות שונות". כך, טוען וילף, יוכל למשל להעריך האם להתנתקות הייתה השפעה חיובית או שלילית, "בוודאות של 90%". (בניגוד לדיון הציבורי שהוא, לדברי וילף, נונסנס) אני אמנם קטונתי מלהבין כיצד יעשה זאת, אבל עד כאן אני מוכן לפרגן. ((אני גם מוכן להתערב שאיש לא ישנה את דעתו על ההתנתקות גם לנוכח חוות דעת עם וודאות של  90%, אבל זה סיפור אחר)) יש לו, לדעתי, סיכוי טוב להצליח למכור קופסה שחורה למקבלי החלטות.

בשלב הזה הראיון עובר לדיון על מערכת המשפט שלנו. אביא שוב דברים בשם אומרם: "מערכת המשפט היא אחד המקומות שבהם המגבלות בתפישת הסתברות גורמות נזקים עצומים…למרות הניסיון וההכשרה, המוח של השופטים מוביל אותם פעם אחר פעם לקבל החלטות לא סבירות…נסים חדד, שבית המשפט המחוזי קבע שהוא אשם "מעבר לספק סביר" באונס תינוק. בחישוב של דקה אפשר היה להראות שההסתברות שהוא אשם קטנה מ–1%…מדובר בכשל ידוע בהסקה האנושית שנקרא "כשל התובע". זה כשל שבו אנחנו מתמקדים רק בעוצמת הראיות ומתעלמים מהשכיחות הכללית של התופעה. מבחינה הסתברותית, ככל שההשערה שאנחנו בוחנים יותר נדירה או לא סבירה, כך צריך ראיות יותר חזקות כדי להשתכנע שדווקא הפעם היא כן נכונה…אונס תינוק הוא עבירה נדירה ביותר. ברמה של אחד לעשרות מיליונים. השופטים התמקדו בראיות — דו"ח פתולוגי שלפיו התינוק סבל מפגיעה שיכולה להתאים לאונס…הם שכחו להתייחס לנדירות של העבירה. הסיכוי שהיתה כאן טעות אנוש בבדיקה הפתולוגית גבוה בהרבה מהסיכוי שחדד רוצה לאנוס תינוקות. וזה עוד לפני שהתייחסנו לכך ששום דבר בעברו של חדד לא מצביע על סטייה חמורה כל כך" "מחשב", אומר וילף, "לא צריך להיות שופט, אבל הוא יכול לסייע בקבלת ההחלטות. ואם זה יקרה, הרבה פחות חפים מפשע יישבו בכלא והרבה פחות אשמים יסתובבו חופשי ובאופן כללי יהיו הרבה פחות טעויות".

הטענה שעולה מדבריו של וילף כי יש בכלא הרבה חפים מפשע וכי הרבה אשמים מסתובבים חופשי היא בעייתית, לדעתי. יש טרייד אוף בין שני סוגי הטעויות. הצבת רף ראיות גבוה גורמת לזיכוי אשמים, אבל גם לרמה גבוהה של זיכויים, וכתוצאה מכך לא יהיו הרבה זכאים שיורשעו. באופן דומה, הצבת רף ראיות נמוך תגרום לשיעור גבוה יותר של הרשעת זכאים, אבל גם לשיעור נמוך של זיכוי נאשמים. המצב שוילף טוען שהוא קיים (הרבה הרשעות שוא והרבה זיכויי שוא) יכול לקרות כאשר בפני זכאים מוצב רף ראיות נמוך ובפני אשמים מוצב רף ראיות גבוה. אבל השופט לא יודע מראש האם הנאשם אשם זכאי, והוא אמור להחליט מראש מה רף הראיות הדרוש. המצב שויף מתאר יכול גם לקרות כאשר השופטים מגבשים את דעתם לפני שהוצגו בפניהם כל הראיות. אם זה המצב, ההאשמה שוילף מטיח במערכת המששפט היא חמורה. אבל, וזה אבל גדול, וילף לא מביא נימוקים לטענתו.

הדברים שאומר וילף בהמשך הם הרבה יותר חמורים. אני לא רוצה להתייחס ספציפית לפרשת ניסים חדד, שהורשע בפשע חמור ביותר בבית המשפט המחוזי וזזוכה אחר כך בערעור בבית המשפט העליון. אני תוהה איזה חישוב יכול להראות כי ההסתברות שהוא אשם קטנה מ-1%. אם מישהו מהקוראים יודע, אשמח אם יסביר לי את זה. גם הנפנוף בכשל התובע((רושם לעצמי לכתוב על כך רשימה ביום מן הימים)) מוזר לי, כיוון שוילף לא מתייחס כלל לכשל תובע שאירע אולי באחת הדוגמאות האחרות שהביא.((התחושה שלי היא שכשל התובע משמש כאן כבאזוורד ותו לא))

החומרה בדבריו של וילף נמצאת באופן שבו הוא חושב שמערכת המשפט צריכה לפעול. במקרה חדד, אומר למעשה וילף, הייתה לדעתו הסתברות אפריורית של פחות מ-1% לכך שחדד אשם בפשע שביצע. לכן, אמר וילף, על התביעה היה להציג ראיות חזקות במיוחד כדי להרשיעו. מה שנובע מדבריו של וילף הוא שאם יש נאשם שההסתברות האפריורית לאשמתו היא 99%, אזי גם בדל ראיה צריך להיות מספיק להרשעתו. מי יקבע את ההסתברות האפריורית הזו? הקופסה השחורה של וילף? השלטון? וילף לא מספק תשובה.

אני טוען שאין דבר כזה "הסתברות אפריורית לאשמה". נאשם הוא אשם או זכאי. זה שאנחנו לא יודעים אם הוא אשם או זכאי לא הופך את עצם האשם למשתנה מקרי. ומשום כך, אין דבר כזה "הסתברות כי הנאשם אשם". יבוא הבייסיאני ויגיד כי ההסתברות הזו משקפת למעשה את מידת האמונה באשמתו של הנאשם. ובכן, האם אנחנו רוצים כי השופט יבסס את החלטתו על סמך אמונות, או על סמך ראיות אובייקטיביות?

וכאן טמונה חומרת הדברים. וילף מציע לשנות כליל את הדרך בה מערכת המשפט פועלת. מערכת המשפט שלנו מניחה כי הנאשם שמובא למשפט זכאי, ועל התביעה להוכיח את אשמתו. וילף מציע להניח כי יש אמונה מסויימת בכך שהנאשם אשם, וכי רמת האמונה הזו תקבע את תוצאת המשפט. אם השופט מאמין מראש כי הנאשם אשם, עליו להרשיע אותו, ולעזאזל הראיות. יש מדינות כאלה. האם אנחנו רוצים לחיות במדינה כזאת?

האמת, לא ראיתי את המשחק בין מכבי תל-אביב וצסק"א מוסקבה בפיינל פור 2014 של היורוליג. אני לא צופה במשחקי כדורסל מאז הזכיה האחרונה של שיקגו בולז באליפות ה-NBA, ב-1998. בלי מיקל ג'ורדן, אני פשוט משתעמם. אבל על מה שקרה במשחק של מכביי שמעתי גם שמעתי.

למי שלא שמע: כשקבוצתו בפיגור של 15 נקודות בסוף הרבע השלישי של המשחק, הורה דייויד בלאט,  מאמן מכבי, לשחקניו לנסות ללכת על כל הקופה: לעבור למשחק מהיר, הגנה אגרסיבית, וזריקות לשלוש נקודות, תוך תקווה שהיריבה תעשה יותר טעויות מהרגיל.

במונחי ספורט, אולי זה היה הימור. במונחים סטטיסטיים, בלאט החליט להגדיל את השונות. לאחר 3 הרבעים הראשונים, המשחק כבר לא היה שקול. האסטרטגיה של בלאט הגדילה את ההסתברות לתבוסה: המשחק היה יכול להגמר ב-30 נקודות הפרש לטובת צסק"א, אבל במשחק של הכל או לא כלום, זה באמת לא משנה אם ההפסד הוא בהפרש של 15 נקודות או 30 נקודות. לעומת זאת, לקיחת הסיכון גם אפשרה הסתברות לרבע שייגמר ב-16 נקודות הפרש לטובת מכבי, בניגוד לאסטרטגיות של 3 הרבעים הראשונים במשחק שמהלכם לא היה טוב במיוחד מנקודת הראות של הצהובים.

איך זה קשור לרוג’ר פדרר?

הסבר קצר על משחק הטניס. המשחק הטיפוסי מורכב משלוש מערכות, וכדי לנצח על הזוכה לנצח בשתי מערכות מתוך ה-3 (( 1. ישנם טורנירים בהם המנצח נקבע בשיטת הטוב מ-5 מערכות)). כל מערכה מורכבת ממשחקונים, וכדי לנצח במערכה יש לנצח ב-6 (ולפעמים 7 או יותר) משחקונים. כך יכול להווצר מצב מוזר: שחקן שהפסיד 6:1 במערכה הראשונה (כלומר ניצח במשחקון אחד והפסיד ב-6), וניצח בשתי המערכות הבאות בתוצאה 6:4, זכה המשחק כי ניצח ב-2 מערכות מתוך ה-3, אבל ניצח בסך הכל ב-13 משחקונים, בעוד שיריבו ניצח  ב-14 משחקונים. תופעה זו, המזכירה את פרדוקס סימפסון,  קורה בערך ב-5% ממשחקי הטניס המקצועניים (( 2. Wright, B., Rodenberg, R. M., & Sackmann, J. (2013). Incentives in Best of N Contests: Quasi-Simpson's Paradox in Tennis.International Journal of Performance Analysis in Sport, 13(3), 790-802. )). דבר דומה קרה גם במשחק הכדורסל: צסק"א ניצחה ב-3 מתוך 4 רבעי המשחק, אך הפסידה במשחק כולו.

מסתבר כי אלוף העולם בהפסדים ב-"משחקי סימפסון" בענף הטניס הוא לא אחר מאשר רוג’ר פדרר, אחד מגדולי הטניס בכל הזמנים. הוא שיחק ב-28 משחקים בהם המפסיד זכה ביותר משחקונים מאשר המנצח. המאזן שלו? 24 הפסדים, רק 4 ניצחונות.

מעניין לציין כי השחקן בעל המאזן הטוב ביותר במשחקים כאלה הוא ג'ון אייזנר , עם מאזן של 19 נצחונות ו-5 הפסדים. אייזנר זכור גם כמנצח במשחק הארוך ביותר בהיסטוריה, בטוניר וימבלדון ב-2010, בו ניצח את יריבו בתוצאה 70:68 במערכה החמישית. במשחק הנ"ל, אייזנר זכה ב-24 נקודות פחות מאשר יריבו. (( 3. כדי לנצח במשחקון, יש לצבור יותר נקודות מאשר היריב)) אייזנר מבסס את כל משחקו על חבטת הגשה חזקה במיוחד שמותירה את היריב ללא מענה במקרים רבים. כאשר ליריב יש מענה, לאייזנר בדרך כלל אין.

למי שמשחק מול פדרר אין הרבה סיכויים לנצח; פדרר ניצח ביותר מ-80% המשחקים בהם השתתף. מעבר לכך – שיטת הניקוד בטניס מוטה לטובת השחקן הטוב יותר. יתרון קטן על היריב מתורגם על ידי שיטת הניקוד להבדל משמעותי בסיכויי הניצחון במשחק. הדרך הכמעט יחידה לנסות לנצח את פדרר היא להגדיל את הסיכון על ידי משחק אגרסיבי. אתה עלול להפסיד שתי מערכות בתוצאה 6:0, אבל יש לך גם סיכוי להפסיד פחות משחקונים מאשר בדרך כלל, ואם תנצח מספיק משחקונים, אולי זה יספיק לך לנצח בשתי מערכות צמודות, ואז למי איכפת מהמערכה בה פדרר הביס אותך?

פייסבוק, כידוע, מהווה נדבך מרכזי בפוליטיקה החדשה שהפציעה במקומותינו. מדי כמה ימים הארץ סוערת בעקבות פוסט כזה או אחר של שר האוצר יאיר לפיד, וגם שר החינוך שי פירון זכה לכמה דקות תהילה מפוקפקת בעקבות טעות משעשעת (אך נטולת חשיבות אמיתית) בסטטוס שפירסם. הסטטוסים של שרת הבריאות יעל גרמן, לעומת זאת, עוברים עד כה מתחת לרדר הציבורי. זה גם מה שקרה לסטטוס שלה מתאריך 2.4.13, שעסק בהבדלי תוחלת החיים בין גברים ונשים. הוא לא זכה להתייחסות מחוץ לרשתות החברתיות, למרות 367 לייקים, 22 שיתופים ו-96 תגובות, נכון לרגע כתיבת שורות אלה.

כדי להבין למה נזעקתי לכתוב רשימה על הפוסט הזה תיאלצו לקרוא עד הסוף (או לדלג לסוף, אם כי אני לא ממליץ על כך). אני רוצה להתייחס קודם לפוסט עצמו, בו נאמרו הדברים הבאים:

מה הפוסט של גרמן מכיל? נתונים, פרשנות לנתונים, מקור מידע, וציון מטרה לפעולה.

נתחיל בנתונים: "תוחלת החיים של גברים בישראל (לשנת 2010), היא במקום השני בעולם, בעוד שתוחלת החיים של נשים בישראל היא במקום שמיני בעולם".

לפי נתוני הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה, תוחלת החיים של גברים בישראל (מרגע לידתם) היא 79.0 שנים, והנתון המקביל לנשים הוא 82.8 שנים (הקישורים – לקבצי pdf). ב-2011 כבר עלו הנתונים ל-80.0 ו-83.6, בהתאמה).

איך הנתונים האלה מתייחסים לנתונים במדינות אחרות? על השאלה הזו מעט יותר קשה לענות. מקור ראשוני לחיפוש הוא ויקיפדיה. הערך על תוחלת חיים ויקיפדיה הוביל אותי לשני מקורות: המחלקה לכלכלה ועניינים חברתיים של האו"ם, וכן ה-CIA שלא סומך על האו"ם ומפרסם נתונים משלו. חברי  דובי הפנה אותי בטוויטר למקור שלישי, אתר בשם World Life Expectany .

הנה כל הנתונים מרוכזים בטבלה

הלמ"ס לא מפרסמת דירוג, אלא השוואה לנתוני ה-OECD (קישור לקובץ pdf) ומספר מדינות נבחרות נוספות.

ובכן, הנתונים של גרמן לא ממש מדוייקים, אבל גם לא רחוקים כל כך מהאמת. הבה לא נהיה קטנוניים בנושא. נעבור לפרשנות של הנתונים.

אפשר ללמוד מטבלה זו הרבה דברים, אבל המסר החשוב לצורך הדיון הוא שהקשר בין הדירוג העולמי ובין המצב הבריאותי כפי שהוא מתבטא בתוחלת החיים רופף ביותר. באיזה מדינה מעדיפה גרמן לחיות: בישראל של ה-CIA, בה תוחלת החיים לנשים היא 83.2 אבל מדורגת במקום ה-21 בעולם? או בישראל שבה תוחלת החיים לנשים נמוכה יותר ועומדת על 82.8 שנים, אבל מדורגת במקום "יוקרתי יותר", נניח מקום שמיני?

מה עוד אפשר ללמוד על ההבדל בין רמת הטיפול הרפואי לגברים ולנשים מהנתונים האלה? ראשית, ניתן להצביע על העובדה שתוחלת החיים של נשים בישראל, לא משנה על איזה מארבעת המקורות מסתמכים, גבוהה מתוחלת החיים של הגברים בכל מדינה אחרת בעולם, פרט לנסיכות מונקו (המדינה השניה בדירוג תוחלת החיים לגברים של ה-CIA היא המושבה הפורטוגזית/סינית מקאו, שם תוחלת החיים לגברים היא 81.5 שנים).

מעניין יותר להתבונן בהפרשים בין תוחלות החיים, לגברים ונשים, בין ישראל ובין המדינות שמדורגות מעליה. אם מתעלמים מהמדינות הזערוריות כמו אנדורה, סן מרינו, מונקו ודומותיהן מגלים כי בסך הכל ההפרשים דומים. בישראל יש לנשים יתרון של 3-4 שנים בתוחלת החיים על פני הגברים, ומצב דומה יש בשוויץ (כ-5 שנים), אוסטרליה (כ-4 שנים), איטליה (כ-5 שנים), שוודיה (כ-3 שנים) וקנדה (כ-4 שנים). יוצאת הדופן היא יפן, המדינה הגדולה ביותר בצמרת דירוג תוחלות החיים, עם יתרון של 7 שנים לנשים על פני הגברים. מכיוון שבאופן כללי תוחלת החיים של נשים גבוה יותר מזו של גברים (רק במספר מדינות אפריקניות לגברים יש תוחלת חיים גבוהה יותר), ניתן להסיק כי אין הבדלים משמעותיים ברמת הטיפול הרפואי לגברים ונשים בישראל. מעניין לציין כי יש מדינות בהן תוחלת החיים של נשים גבוהה באופן יוצא דופן לעומת הגברים, למשל: רוסיה (74 לנשים, 61.6 לגברים) או עירק (71.7 לנשים, 63.4 לגברים). אני מקווה ששרת הבריאות לא תשאף להגיע למצב כזה גם במדינתנו.

אם רוצה גברת גרמן, חברת מרץ עד לא מזמן, חומר למחשבה המבוסס על תוחלת חיים, אולי עדיף שתעיין בלוח תוחלת חיים לפי מין, דת וקבוצת אוכלוסייה (קישור לקובץ pdf). שם תגלה כי תוחלת החיים של גברים יהודים בישראל היא 80.7 שנים, ושל גברים ערבים רק 76.5. תוחלת החיים של נשים יהודיות היא 83.9, של נשים ערביות רק 80.9. הייתי שמח לו הלמ"ס פירסמה גם נתוני תוחלת חיים בישראל לפי חלוקה גיאוגרפית, כפי שהיא מפרסמת מדדים בריאותיים אחרים (לידות חי, פטירות ופטירות תינוקות, לפי מחוז ונפה, קבוצת אוכלוסייה ודת – קישור לקובץ pdf). אולי גרמן תוכל להשיג אותם וללמוד מהם משהו. רצוי גם שתתייעץ עם הסטטיסטיקאים המצויינים שעובדים במשרדה לגבי פרשנות הנתונים.

נעבור לנושא הבא: מהו מקור המידע של גרמן בקשר לנתונים הנ"ל? גרמן מציינת אותו: "דנה ויינברג כתבה לי מכתב גלוי בנושא". מיהי דנה ויינברג? ובכן, דנה ויינברג היא מייסדת ומנכ"לית עמותת "נשים לגופן". המכתב הגלוי שלה לשרת הבריאות החדשה פורסם באתר סלונה (תודה לחברתי שרון שהפנתה אותי אליו). אין בו התייחסות לנושא הבדלי דירוג תוחלת החיים, אך אני חייב לציין כי בהרצאה ששמעתי לפני כשנה מפי פעילה אחרת בעמותה זו, טל תמיר, הטיעון הזה הועלה גם הועלה. דנה ויינברג כן מביאה במכתבה, ללא כל הפניות למקורות, מבחר של נתונים סטטיסטיים אחרים, וטענה כי "שיעורי התחלואה והתמותה של נשים בישראל גבוהים ביחס לנשים במדינות המערב". אני מצטט טיעון זה כיוון שהוא עומד בסתירה גמורה לנתוני תוחלת החיים שהבאתי כאן. לגבי הטיעונים האחרים של ווינברג, כל שאני יכול לומר הוא שיש לבדוק אותם היטב ולראות האם יש להם ביסוס. לאחר שפירטה את כל טענותיה, מביאה ווינברג בפני השרה מספר המלצות שיישומן יביא לקידום בריאותן של נשים ונערות. קראתי את ההמלצות, אני ממליץ גם לכם לקרוא אותן בעיון. אני מסכים עם כל המלצה והמלצה, וסבור כי רוב הקוראים יסכימו כי אלה המלצות חשובות שיש ליישם, כיוון שיישומן יביא לשיפור במצב הבריאותי של כלל האוכלוסיה, נשים וגברים. אז למה, דנה, למה להביא נתונים סטטיסטיים תמוהים ולתת להם פרשנות שגויה? למה לשקר בעזרת סטטיסטיקה כשבכלל אין צורך בכך?

הרשימה תסתיים בהבעת דיעה אישית/פוליטית: מדוע נזעקתי לכתוב רשימה על כל הדברים האלה באיחור של כמעט שבועיים? גרמן כתבה בסוף הפוסט שלה כי תפעל לשפר את הבריאות של הנשים בארץ. אני לא מתנגד לכך באופן עקרוני, אם כי לא ברור כלל האם אכן הטיפול בבריאות הנשים בארץ אכן לקוי לעומת הטיפול בבריאות הגברים. אבל גרמן ראתה נתונים לא ברורים עם פרשנות מטעה, החליטה, ותפעל. האם מדובר במקרה חד פעמי או בתופעה? ביום חמישי אחר הצהריים פורסמו שתי ידיעות שדיווחו על פעולות של שרת הבריאות. באחת דווח כי שרת בריאות החליטה להפסיק את הפלרת מי השתיה, בניגוד לדעת אנשי מקצוע במשרדה. בשניה דווח כי החליטה להקים צוות חשיבה שיבחן דרכים לחיזוק הרפואה הציבורית – כולל אפשרות של הפעלת שר"פ (שירותי רפואה פרטית) בבתי חולים ציבוריים. סביר למדי שועדה שהשרה ממנה ומבקשת ממנה לבחון אפשרות של הפעלת שר"פ תמליץ על הפעלת שר"פ. לא ברור לי על סמך מה קיבלה גרמן את ההחלטות האלו. אני לא מטיל ספק בזכותה לקבל החלטות אלה מתוקף תפקידה, וכן, זכותה גם לקבל את ההחלטות מתוך האידיאולוגיה בה היא תומכת. בעניין ההפלרה, לא ברור לי איזה אידיאולוגיה מנחה אותה בנושא שלכל היותר שנוי במחלוקת מדעית, אם כי, ככל הידוע לי, יש רוב בקהילה המדעית לתומכי ההפלרה. אני תוהה מי הזין את השרה (עוד בהיותה ראש עירית הרצליה מטעם מרצ) בנתונים אודות הפלרת מי השתיה, מה היו הנתונים האלה ועד כמה הם היו מבוססים. וכן, אני גם מקווה שאותו פוסט בפייסבוק לא משקף את תהליך קבלת ההחלטות שלה השרה.

רק שנהיה בריאים.

ברשימה הקודמת תיארתי תרגיל חישובי שביצעתי, ומטרתו הייתה לנסות להעריך מה ההסתברות כי קול בודד ישנה את תוצאת הבחירות. הרשימה זכתה לתגובות רבות וגם לביקורות רבות, והתייחסתי התייחסות חלקית אליהן בתגובות לתגובות. ברשימה זו אשתדל לענות באופן מפורט יותר לשואלים ולמבקרים. חילקתי את התגובות לשתי קטגוריות: שאלות לגבי התוצאות שהתקבלו ומשמעותן, ושאלות טכניות/סטטיסטיות.

שאלות לגבי התוצאות שהתקבלו ומשמעותן

הטענה החשובה ביותר היא כי תוצאות הבחירות לא נקבעות על ידי קול בודד אלא על ידי כלל הקולות, ולכן התשובה לשאלה האם להצביע צריכה לבוא מתחום תורת המשחקים ולא מתחום הסטטיסטיקה. אני מסכים בהחלט עם הטענה הזו. הרשימה לא נועדה לענות על השאלה האם להצביע, והחישובים שערכתי לא נותנים תשובה לשאלה זו אלא לשאלה ממוקדת מאוד. התשובה לשאלה האם כדאי להצביע בבחירות הרבה יותר מורכבת, ודנתי בה (באופן כללי ולא מעמיק) ברשימה קודמת. התרגיל החישובי שערכתי עונה לשאלה ספציפית ביותר: בהינתן תוצאה מסויימת של הבחירות, מה ההסתברות כי הוספת קול נוסף לאחת המפלגות תשנה את חלוקת המנדטים, ואין להסיק מתוצאותיו האם יש או אין טעם להצביע.

דובי שאל מה הסיכוי שהקול שלו יעביר מנדט מהגוש הנגדי אל הגוש שלו. התשובה המיידית היא כי הסיכוי הרבה יותר נמוך. התשובה היותר מעמיקה היא כי יש צורך להגדיר מהו גוש. קל אולי להעריך כי מפלגה כדוגמת הבית היהודי שייכת לגוש הימין, אבל האם אכן תתמוך מפלגה כזו בממשלה שיקים (אם יתבקש לכך על ידי הנשיא) בנימין נתניהו, והאם תצטרף לממשלה כזו? הם מישהו מוכן לערוב לכך שנפתלי בנט לא יצטרף לממשלה בראשות יחימוביץ? או ש"ס? מה בקשר ליהדות התורה – האם הם שמאל או ימין? בלד היא מפלגה לאומית ערבית – לא ימין יהודי אבל בהחלט ימין מדיני ערבי. לדידם הליכוד והעבודה חד הם. לאיזה גוש יש לשייך אותם? קטונתי מלענות על כל השאלות האלה, ומשום כך איני יכול לענות על השאלה של דובי. זיו ניסח את אותה שאלה באופן מדוייק יותר: "לאיזו מפלגה, מבין מרצ, העבודה, יש עתיד, התנועה וחד"ש, אני צריך להצביע כדי שיהיה כמה שיותר סיכוי שאני 'אגנוב' מנדט מהליכוד, ש"ס, יהדות התורה או הבית היהודי?". לא ערכתי את החישובים, אבל ברור למדי שהסיכוי כי מאורע כזה יקרה הינו קלוש, עקב הפער הגדול (בתחזית המנדטים) בין שני הגושים שהגדיר מתן, כ-20 מנדטים שהם יותר מחצי מליון קולות קולות.

אני כן יכול לענות על השאלה המשתמעת מתגובתו של מתן ק: האם רוב רובו העצום של הסיכוי להעביר מנדט הוא בין שתי רשימות שיש ביניהן הסכם עודפים? זה נראה כך כיוון שההסתברויות שחושבו דומות לכל זוג מפלגות הקשורות בהסכמי עודפים. הדמיון בהסתברויות נובע משיטת חישוב המנדטים, בה מאחדים כל זוג מפלגות שכרתו בינן הסכם עודפים ל-"מפלגת על" אחת, לצורך חלוקת המנדטים. עם זאת, העובדה שיש הסבר לדמיון בהסתברויות בזוגות המפלגות אינה אומרת כי מתן בהכרח טועה. בדקתי את תוצאות הסימולציה, והתברר כי מתן צודק בתחושתו, ואכן הסיכוי להעביר מנדט מרשימה לרשימה אחרת שאנה קשורה עימה בהסכם עודפים הינו אפסי.

 שאלות טכניות/סטטיסטיות

טענה שהועלתה על ידי מספר מגיבים היא שהחישובים נערכו על סמך הערכה מסויימת של מספר המנדטים הצפויים לכל מפלגה, ולא נערך חישוב לגבי התפלגויות מנדטים אחרות. כמו כן נטען כי העובדה כי התפלגות המנדטים שבחרתי הייתה קבועה (בכל 2 מליון הסימולציות השתמשתי באותה התפלגות מנדטים כדי לסמלץ את מספר הקולות לכל מפלגה) גרמה להגדלה של ההסתברויות שחישבתי. זה נכון באופן עקרוני – ככל שההנחות מכילות יותר שונות, גם ההסתברויות למאורעות ספציפיים יקטנו. הסיבה פשוטה – יש יותר מאורעות (ותאמינו או לא, מרחב המדגם בסימולציה הוא סופי), ולכן ההסתברויות של המאורעות באופן כללי יותר קטנות, כי צריך לחלק את "עוגת ההסתברות" להרבה יותר פרוסות. השאלה היא לכן לא האם הייתה מספיק שונות בהנחות, אלא האם ההנחות שלי מתאימות לשאלה ששאלתי. השאלה הייתה פשוטה: בהינתן תוצאה מסויימת של הבחירות, מה ההסתברות כי הוספת קול נוסף לאחת המפלגות תשנה את חלוקת המנדטים. הדגש הוא על המלים "תוצאה מסויימת". הפירוש שנתתי למלים אלה הוא כי וקטור חלוקת המנדטים נתון וקבוע, והתוצאה שקיבלתי תקפה כמובן רק בהנחה זו. עם זאת, ערכתי מספר בדיקות. באחת מהן הוספתי בכל סימולציה עד פלוס/מינוס חצי מנדט לכל מפלגה (על ידי הוספת משתנה מקרי אחיד על הקטע בין -0.5 ל-0.5 למספר המנדטים של כל מפלגה, ולאחר מכן נרמול התפלגות המנדטים כך שיתקבל שוב וקטור הסתברות). בבדיקה נוספת לא הנחתי כלל התפלגות מנדטים, ובחרתי בכל סימולציה את וקטור ההסתברויות להתפלגות מולטינומית מתוך התפלגות דיריכלה אחידה. בשני המקרים קיבלתי תוצאות דומות, וההסתברויות היו אכן בסדר גודל של 1 ל-10000, כצפוי במקרה בו אין כל אינפורמציה מוקדמת על תוצאת הבחירות (וסקרתי מספר עבודות שהגיעו למסקנה דומה ברשימה שכתבתי על הטיעונים בעד הצבעה בבחירות).

טענה מעניינת העלה הקורא ליר: המודל שבניתי מניח את התפלגות המנדטים הנתונה לגבי בעלי זכות הבחירה שהחליטו להצביע, והסימולציה תחילה קובעת את מספר המצביעים (לפי ההנחה על אחוז ההצבעה) ואח"כ קובעת איך יתפלגו הקולות בין המצביעים בפועל. זה מתאר מצב בו אדם תחילה מחליט האם להצביע, ובמקרה שהאזרחית מחליטה להצביע, היא מחליטה לאחר מכן לאיזה מפלגה תיתן את קולה. ליר טוען כי המצב בפועל שונה: תחילה מחליטים באיזה מפלגה לתמוך, ולאחר מכן מתקבלת ההחלטה האם ללכת לקלפי ולהצביע בפועל עבור המפלגה או לוותר על הזכות להצביע. ליר טוען, ובצדק, שלפי מודל ההחלטה שלו יתקבלו תוצאות אחרות.  תשובתי היא שאני מסכים כי המודל שלי פשטני במידה מסויימת, אך כך גם המודל שלו. תהליך ההחלטה האם להצביע ובעד מי הוא מורכב למדי. אני מניח שחלק מהאנשים פועלים לפי המודל הראשון שאני הצעתי (זה מודל ההחלטה שלי, דרך אגב), ואנשים אחרים פועלים לפי המודל של ליר. לא מן הנמנע כי לאנשים רבים יש עץ החלטות מורכב יותר. המודל שבחרתי נראה לי סביר, בין היתר בגלל העובדה שהסקרים (שתוצאותיהם שימשו כקלט לסימולציה שלי)  משקפים מודל החלטה כזה (תחילה הסוקר שואל האם בכוונת הנסקר להצביע בבחירות, ורק במקרה של תשובה חיובית שואל הסוקר לאיזה מפלגה בכוונת הנסקר להצביע). כמו כן, אין תשובה חד משמעית לשאלה האם אחוז ההצבעה משתנה בין התומכים של מפלגות שונות, לא כל שכן נתונים שיאפשרו סימולציה על סמך המודל הזה. אם יש הבדלים משמעותיים באחוזי ההצבעה בין התומכים של מפלגות שונות, התוצאות עשויות להיות שונות. אם אין הבדלים משמעותיים התוצאות יהיו דומות.

ליר טען גם כי ההתבססות שלי על מודל של התפלגות מולטינומית שגוי, וכי יש להשתמש במודל של התפלגות נורמלית. אני דוחה טענה זו מכל וכל. התפלגות מספרי הקולות של המפלגות היא מולטינומית מעצם הגדרתה, ולכן סימולציה של התפלגות מולטינומית היא הדרך הנכונה. יש לזכור גם כי מספרי הקולות של המפלגות אינם בלתי תלויים, אלא יש בינם מתאם שלילי (כשמפלגה אחת מקבלת הרבה קולות, האחרות בהכרח יקבלו פחות, ולהיפך). בסימולציה כפי שליר מציע אין תלות בין מספרי הקולות שמקבלת כל מפלגה.

התוצאות לגבי בלד נראו לחלק מהמגיבים מוזרות. הנה הסבר מהיר: ב-2 מליון הסימולציות שנערכו, לא היה אף לא מקרה אחד כי הוספת קול נוסף לבלד העלתה את מספר המנדטים שקיבלה מפלגה זו. האמד הנקודתי למאורע כי הצבעה לבלד תשנה את תוצאת הבחירות הוא לכן אפס חלקי 2 מליון, כלומר אפס. נשאלת השאלה: האם העובדה שלא ראינו מאורע מסויים מעידה על כך שאין כל סיכוי שהמאורע יתרחש? כמובן שלא. לכן לא ציינתי לגבי בלד את ההסתברות הספציפית, אלא רווח סמך: ההסתברות למאורע קטנה מ-1 ל-667 אלף. רווח סמך זה הוא מקורב, ומבוסס על "כלל אצבע" המכונה בעגה הסטטיסטית "The rule of three", ולפיו רווח סמך עליון למאורע שלא נצפה הוא 3 חלקי מספר התצפיות, ובמקרה שלנו 3 חלקי 2 מליון.

הקדמה

ברשימה הקודמת סקרתי את מגוון הטיעונים בעד הצבעה בבחירות, מעשה שעל פניו נראה "בלתי רציונלי", בהתחשב בעובדה שהסיכוי שקול בודד ישפיע על תוצאת הבחירות נמוך למדי. כמה נמוך? על פי דאגלס ואנדרוורקן, הסיכוי כי קול בודד במדינת מפתח כצפון-קרוליינה יכריע את גורל הבחירות לנשיאות ארצות הברית הוא כ-1 ל-10 מליון. לעומת זאת, הסיכוי כי קול בודד יכריע את תוצאת הבחירות למועצת עיר קטנה בקנטאקי הוא כ-1 ל-90, סיכוי גבוה למדי בעיני מספר אנשים.

הפתרון המקובל כיום הוא שהתועלת מההצבעה נובעת לא רק מהתועלת האישית המתבטאת בסיכוי כי קולו של המצביע ישנה את תוצאת הבחירות, אלא גם מהתועלת לכלל הנובעת מההצבעה. התועלת לכלל הרבה יותר גבוהה מהתועלת לפרט, כי על הכף מונחים הרבה יותר גורלות והרבה יותר כספים (תחשבו על מספר ההרוגים במלחמה אפשרית עם אירן לעומת האפשרות שאתן תהרגו, או על הוצאה ממשלתית לטובת תקציבים חברתיים של 138 מיליארד שקלים בחמש שנים לעומת העלות/רווח האישי שלכם עקב תוצאת הבחירות שלא תעלה ככל הנראה מעל סך של כמה עשרות או מאות אלפי שקלים).

יש הבדל גדול בין שיטת הבחירות בישראל לעומת ארה"ב: כפי שציין אביתר בתגובתו לרשימה הקודמת, ההשפעה של הצבעה (או המנעות מהצבעה) אינה מתבטאת בקביעת המנצח או המפסיד, אלא בקביעה כמה חברי כנסת יהיו לכל מפלגה. לכן בניתוח שמוכוון לבחירות בישראל, השאלה צריכה להיות: אם אצביע למפלגה  מסויימת, מה הסיכוי שהיא תקבל  מנדט נוסף שלא הייתה מקבלת לו לא הצבעתי בבחירות?

הבדל משמעותי נוסף בין ישראל וארצות הברית – מספר המצביעים בישראל נמוך בהרבה מאשר בארה"ב. מכיוון שמושב בכנסת שווה כ-20 עד 30 אלף קולות (לאחר מעבר אחוז החסימה), וראינו כי בבחירות רוב הסיכוי של קול בודד להשפיע הולך וקטן עם עליית מספר המצביעים, סביר להניח כי כאשר כמה אלפי קולות עשויים להטות את הכף, הסיכוי של קול בודד להשפיע גדול יותר.

מתי קול בודד יכול להשפיע על תוצאת הבחירות בישראל?

הנה מספר מצבים אפשריים בהם קול בודד עשוי להשפיע על תוצאת הבחירות. בכולם אניח כי את, הבוחרת, מתלבטת האם להצביע עבור מפלגה א, ואינך שוקלת להצביע למפלגה אחרת;  האלטרנטיבה שלך היא להצביע בפתק לבן (קול לא כשר) או לא להצביע כלל. הנה תיאור של מספר מצבים בהם קולך עשוי להשפיע על תוצאות הבחירות:

א. מפלגה א מתנדנדת באזור אחוז החסימה. הקול שלך יכול להשפיע אם ללא קולך המפלגה לא תעבור את אחוז החסימה, ובעזרתו היא תעבור אותו. במקרה שתעבור, תזכה בשני מנדטים בכנסת במקום באפס.

ב. מפלגה א תעבור בוודאות את אחוז החסימה. המפלגה לא חתמה על הסכם עודפים עם מפלגה אחרת (או שחתמה על הסכם עודפים עם מפלגה אחרת שלא עוברת את אחוז החסימה). הקול שלך יכול להשפיע אם ללא קולך המפלגה לא תקבל מנדט נוסף בשלב השני של חלוקת המנדטים (כמפורט בחוק בדר-עופר), ובעזרתו היא תקבל אותו.

ג. מפלגה א קשורה בהסכם עודפים עם מפלגה ב. ברור כי שתי המפלגות יעברו את אחוז החסימה. הקול שלך יכול להשפיע אם:

1. ללא הקול שלך שתי המפלגות (א ו-ב) לא יזכו במנדט נוסף בשלב השני של חלוקת המנדטים, ויחד איתו זכו במנדט נוסף שמוענק למפלגה א.

2. ללא הקול שלך שתי המפלגות (א ו-ב) לא יזכו במנדט נוסף בשלב השני של חלוקת המנדטים, ויחד איתו זכו במנדט נוסף שמוענק למפלגה ב.

3. שתי המפלגות זוכות במנדט נוסף בשלב השני של חלוקת המנדטים גם ללא קולך, אך הצבעתך למפלגה א העניקה לה את המנדט הנוסף בשלב השלישי של חלוקת המנדטים, ולו לא הצבעת לה, המנדט הנוסף היה מוענק למפלגה ב.

4. שתי המפלגות זוכות במנדט נוסף בשלב השני של חלוקת המנדטים גם ללא קולך, אך הצבעתך למפלגה א יוצרת תיקו בין שתי המפלגות, ומפלגה א זוכה במנדט הנוסף בהגרלה; לו לא הצבעת למפלגה א, המנדט הנוסף היה מוענק למפלגה ב.

יכולות להיות עוד אפשרויות, אבל אני מסתפק בדוגמאות אלה.

איך מחשבים את ההסתברות כי קולך ישפיע?

קטע זה הוא טכני וניתן לדלג עליו ולעבור היישר אל חלק התוצאות.

הדרך הקלה והמהירה היא לבצע סימולציה של ההצבעה. מגרילים בעזרת המחשב תוצאה אפשרית של הבחירות ומחשבים את חלוקת המנדטים. לאחר מכן, מוסיפים קול נוסף לאחת המפלגות, ומחשבים מחדש את חלוקת המנדטים. אין הבדל בין שתי החלוקות? הקול לא השפיע. יש הבדל? הקול השפיע? חוזרים על התרגיל הזה הרבה מאוד פעמים, ומחשבים את הפרופורציה של מספר הפעמים הבן הקול הנוסף שינה את חלוקת המנדטים. פרופורציה זו היא אמדן להסתברות כי הקול הנוסף השפיע על תוצאת הבחירות.

כמובן שיש צורך להניח מספר הנחות:

• אחוז ההצבעה: אני מניח כי אחוז ההצבעה בבחירות יהיה הין 60 ל-70 אחוזים, ובוחר את האחוז באופן מקרי ואחיד בתחום זה. מספר המצביעים יחושב על פי האחוז המוגרל מתוך מספר בעלי זכות הבחירה, שהוא 5656705.
• לפי נתונים מבחירות קודמות, אני מניח כי 1.5% הקולות יפסלו מסיבות שונות, ועוד 3% משאר הקולות יינתנו למפלגות שלא עברו את אחוז החסימה. לכן מספר הקולות הכשרים (ממנו מחושב אחוז החסימה) יחושב כ-98.5% ממספר המצביעים,  ומספר הקולות של המפלגות שעברו את אחוז החסימה (לפיו נקבע המודד למנדט) יחושב כ-95.5% ממספר המצביעים.
• הסכמי עודפים: . למיטב ידיעתי, הסכמי העודפים שנחתמו כוללים את: הליכוד ביתנו והבית היהודי, העבודה ויש עתיד, התנועה ומרץ, עם שלם וקדימה (באתר ועדת הבחירות אין שום מידע על כך נכון למועד כתיבת שורות אלה). בבחירות הקודמות נחתמו גם הסכמי עודפים בין שס ויהדות התורה, ובין חד"ש ורע"מ-תע"ל, ואני מניח כי גם בבחירות אלה הסכמים אלה ייחתמו.

לאחר שקבעתי את מספר הקולות למפלגות שעברו את אחוז החסימה, אני מחלק אותם בין המפלגות האלה בעזרת סימולציה של התפלגות מולטינומית. את המפלגות שעברו את אחוז החסימה בחרתי לפי תחזית המנדטים הצפויים לכל מפלגה על פי תחזית אתר בטל בשישים (שאיני יכול להוות דעה על איכותה, אבל בכל זאת צריך להסתמך על משהו) כפי שפורסמה ביום 4.1.2013 בשעה 14.00:

 

את ההסתברויות להתפלגות מולטינומית קבעתי על ידי חלוקת מספר המנדטים שבתחזית ב-120.

לכל חלוקת מנדטים ערכתי 11 חישובי השפעה, כאשר בכל פעם הוספתי קול אחד למפלגה אחרת.

הסימולציה הורצה 2000000 פעמים.

הנה תוצאה אחת לדוגמה מתוך 2000000 ההרצות:

אחוז ההצבעה הוגרל להיות 61.4% ולכן מספר המצביעים נקבע להיות 3470406, ומספר הקולות שניתנו ל-11 המפלגות שעברו את אחוז החסימה הוא 3314238. האופן בו התחלקו 3.3 מליון קולות אלה בין המפלגות מופיע בעמודה השניה בטבלה וחלוקת המנדטים לפי קולות אלה בעמודה השלישית. בעמודה הרביעית הוספתי עוד קול אחד לליכוד ביתנו, וחלוקת המנדטים לאחר הוספת קול זה מופיעה בעמודה האחרונה. בזכות קול אחד, הליכוד ביתנו זכו במנדט נוסף על חשבון הבית היהודי.

 

החישוב שונה במקצת לצורך חישוב ההסתברות כי קול הניתן למפלגה המתנדנדת על סף אחוז החסימה ישפיע על חלוקת המנדטים. לאחר חישוב מספר המצביעים, אני מגריל משתנה מקרי בינומי עם N שווה למספר המצביעים ו-p שווה למספר ערכים, בין 1.5 ל-2.5 אחוז. P מבטא את ההסתברות כי מצביע כלשהו יבחר במפלגה זו. כמו כן, אני מחשב את אחוז החסימה עצמו על ידי חלוקת מספר המצביעים ב-50 ועיגול כפי מטה. אם מספר המצביעים למפלגה א שווה בדיוק לאחוז החסימה, אז הקול הנוסף של המצביעה המתלבטת ישפיע ובזכותו תעבור המפלגה את אחוז החסימה.

התוצאות

א. ההסתברות כי קול למפלגה על סף אחוז החסימה (כלומר ההסתברות כי מצביע כלשהו יבחר במפלגה זו היא בדיוק 2%) יכריע ויעביר את המפלגה אל מעל אחוז החסימה הוא 0.00147 או כ-1 ל-685. מתברר כי תוצאה זו רגישה ביותר להסתברות כי מצביע כלשהו יבחר במפלגה זו. אם ההסתברות היא 1.99% במקום 2%, אז ההסתברות כי קול נוסף ישפיע עולה ל-1 ל-1685, ואם במפלגה תומכים 1.98% מהבוחרים,  אז ההסתברות כי קול נוסף ישפיע תהיה קרובה ל-1 ל-23000.

במלים אחרות, אם את מתכוונת להצביע למפלגה המתנדנדת על סף אחוז החסימה, ההסתברות כי קולך ישפיע על התוצאה הסופית של הבחירות נמוכה למדי ברוב המקרים.

ב. התוצאות מפורטות בטבלה

 

סיכום

הטענה כי "אין טעם להצביע כיוון שממילא קול אחד לא ישנה דבר" אינה נכונה בדרך כלל. במדינת ישראל, השילוב של המספר הקטן מאוד של קולות (כ-30 אלף או פחות מכך) המזכים במנדט בכנסת עם שיטת הבחירות (בחירות ארציות יחסיות עם חלוקת מנדטים לפי חוק בדר-עופר), יוצרת הסתברויות גבוהות מאוד לכך שקול בודד ישנה את חלוקת המנדטים – בין 1 ל-350 ל-1 ל-700, כל זאת כאשר המפלגה עבורה מצביעים עוברת את אחוז החסימה וקשורה בהסכם עודפים עם מפלגה אחרת שעוברת אף היא את אחוז החסימה.

עדכון – מרץ 2019

מאז שנכתבה הרשימה הזו חלו מספר שינויים: אחוז החסימה עלה בצורה משמעותית, וגם מספר בעלי זכות הבחירה עלה, ויחד איתו עלה בכ-10% גם המודד – מספר הקולות הדרושים כדי לקבל מושב אחד בכנסת. לכן, אני מעריך שבבחירות הקרובות הסיכוי שקול בודד ישנה את מפת המנדטים נמוך בצורה משמעותית ממה שהיה לפני כ-6 שנים. אולם, הסיכוי עדיין חיובי.

אני רוצה להבהיר כי אין לפרש את הדברים האלה כהמלצה לא להצביע, או כנימוק/תירוץ לאי הצבעה כי "ממילא הקול לא ישפיע". הקולות הבודדים מצטברים, ויש להם אפקט. כפי שצויין בתגובות לפוסט הזה וגם בפוסט ההמשך, ההחלטה האם להצביע לא אמורה להתבסס על ההסתברות שהקול הבודד ישנה משהו, אלא גם על גורמים נוספים. לשאלה האם להצביע יש אספקטים פילוסופיים ותועלתניים כאחד, ואם מוזמנים לקרוא את מגוון הדיעות בנושא. ההמלצה שלי היא להצביע, וכן אני ממליץ לכל אחד להצביע למפלגה שעמדתה היא הקרובה ביותר לדיעותיו, מבלי להתחשב בשיקולי הצבעה אסטרטגית למיניהם.