L'un des plus gros problèmes sur les réseaux sociaux est que former des hypothèses est incroyablement bon marché. N'importe qui peut assembler un récit sur les raisons pour lesquelles une pièce va bouger, pourquoi un secteur est sur le point de changer, etc. Les opinions sont abondantes précisément parce que les articuler ne coûte rien. Aucun capital en jeu, aucun mécanisme de responsabilité. Tester ces hypothèses, cependant, est un défi totalement différent. Cela exige une réflexion sincère : Quelles données pourraient confirmer ou invalider cette idée ? Pouvez-vous concevoir une configuration qui isole la variable qui vous intéresse, et avez-vous même les ressources pour l'exécuter ? La plupart des gens ne dépassent jamais la première étape parce que tester est lent, inconfortable, et révèle souvent que votre thèse originale était fausse. Ainsi, la majorité se contente de ce qui semble plausible, de ce qui correspond au schéma que leur esprit veut déjà voir. La plausibilité devient un substitut à la preuve, et une livraison confiante devient un substitut à la rigueur. La question inconfortable avec laquelle personne ne veut s'asseoir est de savoir combien de choses qui semblent parfaitement raisonnables s'avèrent complètement, démontrablement fausses.