Закон первой цифры – способ обнаружения мошенничества

Профессор математики в Политехническом институте штата Джорджия Тед Хилл в начале курса дает студентам задание на дом: или подбросить монетку двести раз и записать результаты, или представить, как подбрасываешь монетку двести раз, и сфальсифицировать результаты. На следующем семинаре он просматривает отчеты о домашней работе и, к восторгу аудитории, легко обнаруживает почти всех, кто занимался фальсификациями. Как это ему удается? На основании небольшого эксперимента он знает, что в некоторый момент при длительном подбрасывании монетки начинают выходить серии из шести-семи орлов или решек подряд. «Фальсификаторы» об этом не знают и интуитивно пытаются не писать подряд слишком много одинаковых результатов, поскольку считают, что это маловероятно. Хилл с первого взгляда выявляет записи о шести-семи орлах или решках, выпавших подряд (или их отсутствие), на основе чего и делает вывод о действительно проведенном студентом эксперименте или о фальсификации его результатов. На первый взгляд, это просто небольшой фокус для привлечения внимания студентов, но на самом деле в этом есть глубокий смысл. Если в данных отсутствуют те модели и зависимости, которые вы ожидали там увидеть, логично предположить фальсификацию или мошенничество.

Мы хорошо знаем, что наша система исчисления использует цифры от 1 до 9. Поэтому можно предположить, что вероятность выбора любой из этих цифр в качестве первой значащей в числе равна 1/9. Но, как ни странно, это не так. «Закон первой цифры», называемый также законом Бенфорда, гласит, что в списке чисел, взятых из реальных баз данных, частота распределения той или иной цифры на первое место в числе подчиняется специфической закономерности: примерно в 30 процентах случаев такой цифрой будет 1, а вероятность появления на первом месте остальных цифр тем меньше, чем цифра больше[80]. В соответствии с законом Бенфорда вероятность распределения цифр на первом месте в числе такова:

Этот довольно удивительный факт был обнаружен в 1881 году американским астрономом Симоном Ньюкомбом, заметившим, что в справочнике логарифмов первые страницы всегда гораздо более потрепанные, чем последующие. В 1938 году физик Франк Бенфорд сделал то же открытие на основе анализа гораздо большего массива данных, чем Ньюкомб. Он рассмотрел 20 229 наборов данных, включая географические координаты рек, бейсбольную статистику, количество статей в журналах, и номера домов первых 342 человек, перечисленных в рейтинге «Деятели науки Америки». Анализ всех этих вроде бы не связанных друг с другом баз данных показал, что вероятность распределения цифр на первое место в числе та же, что и для потрепанных таблиц логарифмов. Эта модель определения первой цифры в числе получила впоследствии название закона Бенфорда в честь ее первого исследователя. Стало общепризнанным действие закона Бенфорда во многих ситуациях реальной жизни.

Многие статистики и бухгалтеры твердо убеждены в том, что закон Бенфорда является очень простым, но надежным способом выявления возможных случаев мошенничества, хищений, неуплаты налогов и бухгалтерской небрежности. Идея проста: если кто-то фальсифицирует базу данных, то вряд ли он сможет имитировать распределение первой значимой цифры в числах в соответствии с законом Бенфорда. Поэтому простое сравнение распределения по закону Бенфорда и фактического распределения первых значимых цифр в базе данных поможет выявить сфальсифицированные блоки чисел. Как правило, в них частота распределения 1 как первой значимой цифры намного меньше 30 процентов, зато частота распределения 6 – намного больше, чем в доброкачественных массивах данных.

В 1972 году докторант университета Беркли Хэл Вэриан показал, что этот закон применим для выявления возможных искажений в массивах социологических данных, предоставляемых для подтверждения общественного мнения по готовящемуся политическому или экономическому решению. Судебный эксперт по бухгалтерским вопросам Марк Нигрини получил известность благодаря применению разработанной им на основе закона Бенфорда системы выявления мошенничества в некоторых громких делах в Бруклине. В наши дни многие налоговые управления используют специальное программное обеспечение для выявления фальсифицированных данных, разработанное на основе закона Бенфорда. Точно так же поступают крупные компании и аудиторские фирмы. В США доказательства фальсификаций на основе закона Бенфорда официально признаны в судебных разбирательствах на государственном уровне, уровне штата и местном уровне.