لا تزال الإحصائيات يساء فهمها في قاعة المحكمة

افتح ملخص المحرر مجانًا

رولا خلف، محررة الفايننشال تايمز، تختار قصصها المفضلة في هذه النشرة الأسبوعية.

الكاتب معلق علمي

بالنسبة لأولئك المهتمين بالاستخدام القانوني للأدلة العلمية والرياضية، فإن قضية لوسي ليتبي مقنعة للغاية. ليتبي، ممرضة سابقة لحديثي الولادة تقضي حكمًا بالسجن مدى الحياة لقتلها سبعة أطفال مبتسرين في مستشفى شيشاير.

منذ ذلك الحين، ومع بدء تحقيق عام قانوني في الأحداث هذا الأسبوع، انتشرت نظريات تزعم أن الإدانة غير آمنة. سيكون من الخطأ أن يحاول هذا العمود إعادة النظر في القضية. ولكن من الخطأ أيضاً أن نتستر على أوجه القصور المعروفة في كيفية جمع الأدلة العلمية والإحصائية وتقديمها إلى المحكمة. وقد أثار العديد من الإحصائيين البارزين مثل هذه المخاوف في الآونة الأخيرة، في حين لم يقدموا أي ادعاءات بشأن ذنب أو براءة ليتبي.

وكما أظهر تقرير الجمعية الإحصائية الملكية لعام 2022، فإن أوجه القصور هذه مهمة بشكل خاص عندما يكون العاملون في مجال الصحة، الذين يتعاملون يوميا مع المرض والموت، في قفص الاتهام. وقد أظهر هذا التقرير، الذي جاء نتيجة لعدد من حالات الإجهاض القضائي، تحت عنوان “قاتل متسلسل في مجال الرعاية الصحية أم صدفة؟”، أن التفسيرات الإحصائية قد تكون مقنعة ومضللة في نفس الوقت. ستعقد الجمعية اجتماعًا حول هذه القضية الأسبوع المقبل وقد اتصلت باستفسار Thirlwall لتوضيح المخاوف. “لقد عملت منظمة RSS جاهدة لتشجيع الاستخدام الأفضل للإحصاءات في القضايا القانونية. . . وقالت لي سارة كامبرز، رئيستها التنفيذية: “ولتقليل احتمالية التحيز الذي يؤدي إلى إجهاض العدالة”.

ويجب وضع الضمانات التي تسمح للقضاة والمحلفين بفهم الأرقام والرسوم البيانية والأدلة الفنية الأخرى المعروضة عليهم بشكل كامل. ويتلخص أحد الخيارات لتعزيز العناية الواجبة الإحصائية، والذي اقترحته جين هوتون، خبيرة الإحصاء في جامعة وارويك، في تحليل مجموعات الوفيات في المستشفيات بواسطة هيئة الأمن الصحي. يمكن لمثل هذه التدابير أن تقلل من خطر الإدانة الخاطئة بينما تطمئن الأسر المكلومة إلى أن الإدانة أو البراءة قوية.

يمكن الخلط بين الارتباط والسببية، كما يحذر تقرير RSS، لأن “مجموعات من الأحداث التي تبدو غير محتملة يمكن أن تنشأ في كثير من الأحيان عن طريق الصدفة دون سلوك إجرامي”. في مواجهة الوفيات المتعددة في المستشفيات، يجب على المحققين أن يزنوا الاحتمال النسبي لبديلين غير محتملين: مجموعة عشوائية أو قاتل متسلسل. التحدي الأول إذن هو تقييم ما إذا كانت جريمة قتل قد حدثت على الإطلاق.

قد تشير قوائم المهام إلى وجود صلة بين شخص واحد وحوادث مشبوهة. ظهر مثل هذا المخطط في قضية Letby. ولكن منظمة RSS تحذر من أن أنماط التحول وحدها لا يمكن أن تثبت سوء السلوك (قدمت النيابة العامة في ليتبي أدلة أخرى). على سبيل المثال، يمكن للموظفين الطبيين الذين يعتنون بمرضى المرضى أن يتوقعوا المزيد من الأحداث السلبية أثناء مراقبتهم.

يؤدي جمع الأدلة بعد تحديد هوية المشتبه به إلى خطر التحيز التأكيدي. حتى المحققين ذوي النوايا الحسنة يمكن أن ينتهي بهم الأمر إلى رفع المعلومات التي تعزز النظرية دون وعي مع استبعاد المؤشرات التي تشير إلى عكس ذلك. قد يكون هناك ما يسمى بالمتغيرات المربكة في اللعب أيضًا. سلط مقال مثير للجدل في مجلة نيويوركر الضوء على قضايا التوظيف والسباكة في مستشفى ليتبي.

وفي الوقت نفسه، يمكن لتأطير الاحتمالات أن يشكل الإدراك بقوة. من المرجح أن يتم تهنئة الفائز باليانصيب الذي لديه فرصة واحدة في المليون للفوز بالجائزة الكبرى، على حظه أكثر من اتهامه بتزوير السحب، على الرغم من أن لديه فرصة أكبر بكثير (999,999 من المليون) للفوز بالجائزة الكبرى. لا الفوز. بطريقة ما، ندرك أن الملايين يلعبون كل أسبوع، ومن المحتمل جدًا أن يحصل شخص ما، في مكان ما، على الغنيمة عن طريق الصدفة.

وقياسا على ذلك، هناك الملايين من العاملين في مجال الصحة على مستوى العالم، وقد يكون عدد قليل منهم سيئ الحظ مرتبطا بمجموعات الوفيات. نحن نكافح من أجل أن نعزو هذا إلى سوء الحظ، ونفضل التفسير السببي. ويشير التقرير إلى أنه «إذا بدا أن سوء السلوك من جانب المهنيين الطبيين هو التفسير البديل الوحيد المعقول، فقد يميل الناس إلى استنتاج أن احتمال سوء السلوك كبير للغاية (999,999 فرصة في [a] مليون)”. يُعرف هذا المنطق بمغالطة المدعي العام.

ساهمت الإحصائيات الخاطئة في الإدانة الخاطئة لسالي كلارك عام 1999 بقتل ولديها. وقيل للمحلفين إن هناك فرصة واحدة فقط من بين 73 مليوناً لوفاة الأطفال بشكل طبيعي. الأرقام كانت خاطئة. تم تبرئة كلارك في وقت لاحق. لوسيا دي بيرك، ممرضة أطفال هولندية، أدينت بأربع جرائم قتل في عام 2003 وتمت تبرئتها في الاستئناف في عام 2010.

وتشمل الحلول المحتملة الأخرى توظيف إحصائيين مستقلين في الحالات المعقدة؛ وتثقيف المحامين والقضاة بشأن المخاطر الإحصائية؛ وتوجيه المحلفين حول كيفية قراءة الأرقام. ولابد أن يأتي التغيير: فالمجموعة الحالية من اهتمامات الخبراء أكبر من أن تكون محض صدفة.