Studije slučaja

Zadnja provjera: listopad 2026.

Kako izgleda profiliranje kada moramo stvarno razmišljati s nepotpunim podacima? To je pitanje ove, završne lekcije cjeline Profiliranje.

U prethodnih devet lekcija upoznali smo pojmove, metode i ograničenja. Ova lekcija je drukčija: umjesto da čitate zaključke, pratit ćete šest slučajeva u kojima se podaci otkrivaju postupno – onako kako stižu u stvarnosti. Na svakom koraku zastat ćemo i pitati što se u tom trenutku može opravdano zaključiti.

Kako čitati ove slučajeve?

Što se od vas traži – a što ne

U ovim slučajevima **ne treba pogađati tko je kriv**. Pogađanje pretvara razmišljanje u igru intuicije, a upravo smo u cijeloj cjelini vidjeli koliko intuicija može zavarati. Umjesto toga, na svakom koraku procjenjujte:

Struktura svakog slučaja

Svaki slučaj prati isti slijed:

*Kontekst → podaci → pitanje → novi podaci → ažuriranje → podatak koji mijenja sliku → što se promijenilo → gdje smo mogli pogriješiti → što možemo i ne možemo zaključiti → pouka*

Kada dođete do odjeljka „Pitanje za razmišljanje”, zastanite prije nego što nastavite čitati. Pokušajte sami odgovoriti, a zatim usporedite svoje razmišljanje s nastavkom.

Što aktiviramo iz prethodnih lekcija

Svi slučajevi osim posljednjeg su izmišljeni i služe samo za učenje. Šesti slučaj opisuje stvarno, objavljeno istraživanje.

Slučaj 1: Manjak u skladištu

Ovaj slučaj pokazuje kako početna hipoteza može postati sidro – i kako se to događa i pažljivim, savjesnim ljudima.

Kontekst

U skladištu veleprodaje građevinskog materijala tri mjeseca zaredom inventura pokazuje manjak robe. Voditeljica skladišta mora otkriti uzrok. Prije nego što je pogledala ijedan podatak, od kolege je čula da skladištar Karlo „ima financijskih problema i u zadnje vrijeme je čudan”.

Podaci 1

Pitanje za razmišljanje

Koje su moguće hipoteze? Koji od navedenih podataka razlikuje hipoteze – a koji samo „pristaje” uz jednu od njih?

Moguće hipoteze:

Podaci 2

Voditeljica, uvjerena da je na pravom tragu, bilježi dodatna opažanja:

Ažuriranje – kako ga je napravila voditeljica

Voditeljica sve nove podatke čita kao potvrdu H1:

Ažuriranje – kako bi ga trebalo napraviti

Pogledajmo iste podatke s pitanjem iz lekcije o dokazima: *koliko je svaki podatak vjerojatniji ako je H1 točna nego ako nije?*

Nijedan podatak ne razlikuje dobro hipoteze. Ali svi su protumačeni kao potvrda iste hipoteze.

Podaci 3

Kontrolor iz drugog skladišta, koji ne zna ništa o sumnjama, dobiva zadatak da nezavisno ponovno prebroji robu i usporedi je s evidencijom. Nalazi sljedeće:

Što se promijenilo?

Prije: *„Svi podaci upućuju na Karla.”*

Sada: *„Glavni uzrok manjka je pogreška u programu za evidenciju. Podaci koji su se činili da upućuju na Karla bili su ili posljedica toga što radi većinu smjena, ili ponašanja koja jednako dobro odgovaraju nevinoj osobi.”*

Gdje smo mogli pogriješiti?

Proces je slijedio upravo onaj obrazac koji opisuje istraživanje pristranosti potvrđivanja (Nickerson, 1998):

1. Hipoteza je nastala **prije podataka** – iz usputne primjedbe.

2. Prvi podatak (manjak nakon Karlovih smjena) **činio se potvrdom**, ali nije uzeta u obzir bazna stopa: Karlo radi većinu smjena.

3. **Alternativa nije razmotrena**: nitko nije provjerio evidenciju ni program.

4. **Neutralni podaci reinterpretirani su kao potvrda**: nervoza, ostajanje nakon smjene i pitanje o inventuri.

5. Tek je **neovisna provjera** pokazala da je početna hipoteza bila sidro.

Istraživanja pokazuju da i iskusni stručnjaci mogu biti „usidreni” u početnu informaciju, čak i kada je ona irelevantna (Englich, Mussweiler i Strack, 2006). Voditeljica nije bila nesavjesna. Upravo zato postupci iz lekcije o dokazima – ponovno brojanje koje provodi osoba bez znanja o sumnji i zapisivanje alternativnih hipoteza prije prikupljanja podataka – nisu formalnost, nego zaštita (Kassin, Dror i Kukucka, 2013).

Što možemo zaključiti?

Manjak je velikim dijelom posljedica pogreške u evidenciji. Preostali manjak nije veći od uobičajenog. Nema podataka koji bi upućivali na otuđivanje robe.

Što ne možemo zaključiti?

Ne možemo sa sigurnošću tvrditi da nitko nikad nije otuđio nikakvu robu – mali preostali manjak nije objašnjen do kraja. Ali ne možemo ni zaključiti da je Karlo išta otuđio.

Pouka

**Hipoteza koja nastane prije podataka lako postane leća kroz koju se gledaju svi podaci.** Zapiši alternative prije nego što počneš tražiti potvrde.

Povezano s: [Mitovi i činjenice](/profiliranje/mitovi) (pristranost potvrđivanja) i [Dokazi i ograničenja](/profiliranje/dokazi-i-ogranicenja) (sidrenje, slijepi postupci, bazne stope).

Slučaj 2: Upozorenje sustava

Ovaj slučaj pokazuje kako se vjerojatnost mijenja kada se kod rijetke pojave pojavi novi nalaz.

Kontekst

Tvrtka s 2.000 zaposlenika uvela je program koji pregledava putne troškove i označava „neuobičajene” zahtjeve za povrat. Iz ranijih revizija procjenjuje se da otprilike 1 % zaposlenika – dakle oko 20 osoba – godišnje podnese nepravilne zahtjeve. Prema podacima iz testiranja, program:

Podaci 1

Program je označio zaposlenika Tomislava. Njegov voditelj kaže: *„Program je točan u 90 % slučajeva, znači da je Tomislav gotovo sigurno varao.”*

Pitanje za razmišljanje

Koliko je zapravo vjerojatno da Tomislav podnosi nepravilne zahtjeve, samo na temelju oznake programa? Pokušajte procijeniti prije nego što nastavite.

Ažuriranje: koliko vrijedi oznaka?

Prikažimo to na svih 2.000 zaposlenika, kao u lekciji o dokazima:

*18 ÷ 117 ≈ 0,154, odnosno oko 15 %.*

Od svakih sedam označenih zaposlenika, otprilike jedan podnosi nepravilne zahtjeve, a šestero ne. Voditeljevih „90 %” odnosi se na osjetljivost programa, a ne na vjerojatnost da je označena osoba varala. Ljudi takve zadatke rješavaju lakše kada su podaci prikazani kao broj osoba, a ne kao postoci (Gigerenzer i Hoffrage, 1995), a zanemarivanje bazne stope česta je pogreška intuitivnog predviđanja (Kahneman i Tversky, 1973).

Podaci 2

Revizorica provodi drugu, neovisnu provjeru: uspoređuje račune za smještaj s potvrdama hotela. Program tu usporedbu ne radi, pa je provjera neovisna o oznaci. Iz ranijih revizija poznato je:

Kod Tomislava je pronađena neusklađenost.

Ažuriranje

Sada gledamo samo označene zaposlenike kod kojih je pronađena neusklađenost: 12 s nepravilnim i 9 s pravilnim zahtjevima, ukupno 21.

*12 ÷ 21 ≈ 0,571, odnosno oko 57 %.*

Vjerojatnost je porasla s oko 15 % na oko 57 %. To je velika promjena – ali i dalje daleko od sigurnosti. Otprilike četiri od deset osoba s istim nalazom podnose pravilne zahtjeve.

Važno je i to što je druga provjera **neovisna** o prvoj. Da je program već uzimao u obzir neusklađenost računa, druga provjera ponovila bi istu informaciju i ne bi smjela ovoliko promijeniti procjenu.

Podaci 3

Tomislav na upit objašnjava da je smještaj rezervirao preko posredničke platforme, čiji se račun razlikuje od potvrde hotela po iznosu i nazivu pružatelja usluge. Revizorica od platforme i hotela dobiva potvrdu: rezervacija je stvarna, iznosi se podudaraju kada se uzmu u obzir naknade platforme, a razlika je upravo ona koja se očekuje kod takvih rezervacija.

Što se promijenilo?

Prije: *„Program i neusklađenost računa zajedno daju oko 57 % vjerojatnosti nepravilnosti.”*

Sada: *„Za Tomislava je provjeren konkretan razlog neusklađenosti i on odgovara pravilnom zahtjevu. Opća statistika o označenim zaposlenicima više nije glavni podatak – imamo izravnu provjeru njegova slučaja.”*

Gdje smo mogli pogriješiti?

Što možemo zaključiti?

Tomislavov zahtjev je pravilan. Program i provjera računa zajedno su bili koristan razlog za provjeru, ali ne i za zaključak.

Što ne možemo zaključiti?

Ne možemo zaključiti da su program ili provjera računa beskorisni. Oni su korisno suzili krug zahtjeva koje treba provjeriti. Ali ne smiju zamijeniti samu provjeru.

Pouka

**Kod rijetkih pojava i dobar postupak daje mnogo lažnih uzbuna. Svaki novi, neovisan nalaz mijenja vjerojatnost – ali izravna provjera konkretnog slučaja vrijedi više od bilo koje vjerojatnosti.**

Povezano s: [Dokazi i ograničenja](/profiliranje/dokazi-i-ogranicenja) (bazne stope, prediktivna vrijednost, neovisnost izvora).

Slučaj 3: Isti simbol na tri lokacije

Ovaj slučaj pokazuje kako procijeniti povezanost više djela – i zašto sličnost nije dovoljna.

Kontekst

Gradska služba za održavanje u mjesec dana prijavljuje tri slučaja oštećenja javnih zgrada grafitima. Policija želi procijeniti je li riječ o istom počinitelju.

Podaci 1

Pitanje za razmišljanje

Koje sličnosti i razlike vidite? Koja obilježja bi mogla biti **razlikovna**, a koja su vjerojatno uobičajena kod mnogih takvih djela?

Moguće hipoteze:

Podaci 2

Služba za uklanjanje grafita ima fotografsku evidenciju za posljednje dvije godine. Iz nje se vidi:

Ažuriranje

Simbol, koji se na početku činio najjačim dokazom povezanosti, sada je mnogo manje razlikovan: koristi ga više ljudi. Vrijeme i boja također malo razlikuju počinitelje, jer su uobičajeni.

Ovo je razlika iz lekcije o kriminalističkom profiliranju između **dosljednosti** i **razlikovnosti**. Obilježje može biti dosljedno, a ipak beskorisno za povezivanje ako se pojavljuje kod mnogih počinitelja. Pregled istraživanja povezivanja djela pokazuje da su upravo te dvije pretpostavke – dosljednost istog počinitelja i razlike među počiniteljima – temelj povezivanja (Woodhams, Hollin i Bull, 2007).

Podaci 3

Stručnjak službe za uklanjanje grafita, koji je godinama radio s takvom evidencijom, usporedio je fotografije prije nego što je saznao policijske hipoteze. Primjećuje:

Što se promijenilo?

Prije: *„Isti simbol na tri lokacije – vjerojatno isti počinitelj.”*

Sada: *„Sam simbol slabo razlikuje počinitelje jer ga koristi cijela skupina. A i B dijele detalje koji su u evidenciji neuobičajeni, pa je njihova povezanost razmjerno dobro poduprta. C je vjerojatnije djelo drugih osoba.”*

Gdje smo mogli pogriješiti?

Istraživanja povezivanja stvarnih kaznenih djela, odvojeno od ovog izmišljenog primjera, u većini slučajeva postižu umjerenu točnost, a na nju utječu vrsta djela, vrsta ponašanja koje se uspoređuje i područje u kojem su podaci prikupljeni (Bennell i sur., 2014).

Što možemo zaključiti?

Postoji razmjerno dobro poduprta hipoteza da su A i B povezana djela. C se vjerojatnije razlikuje.

Što ne možemo zaključiti?

Ne možemo zaključiti tko je počinio A i B, ni kakva je to osoba. Povezanost djela nije identifikacija. Ne možemo ni potpuno isključiti da je isti počinitelj u C promijenio stil.

Pouka

**Sličnost nije dovoljna sama po sebi. Za povezivanje djela važno je koliko je obilježje rijetko – a to se može znati samo usporedbom s mnogo drugih slučajeva.**

Povezano s: [Kriminalističko profiliranje](/profiliranje/kriminalisticko-profiliranje) (dosljednost, razlikovnost, povezivanje djela).

Slučaj 4: Anonimna pisma vijećnicima

Ovaj slučaj pokazuje kako analiza može biti korisna i kada ne identificira nikoga.

Kontekst

U tri mjeseca sedmero vijećnika općinskog vijeća dobilo je četiri anonimna pisma uvredljivog sadržaja. Pisma nisu sadržavala prijetnje, ali su stvorila nepovjerenje unutar vijeća. Predsjednica vijeća traži pomoć u razumijevanju situacije.

Podaci 1

Jedan od vijećnika odmah predlaže opis autora: *„Stariji muškarac, vjerojatno umirovljeni pravnik, ogorčen jer je izgubio na izborima.”*

Pitanje za razmišljanje

Koliko je opravdan predloženi opis autora? Postoji li neko korisnije pitanje koje bi se moglo postaviti?

Podaci 2

Pažljivija analiza sadržaja pisama pokazuje:

Ažuriranje

Opis „stariji umirovljeni pravnik” izveden je iz stila pisanja, a takvo izvođenje osobnih obilježja iz ponašanja ima slabu empirijsku potporu (Mokros i Alison, 2002). Formalni jezik i pravni izrazi mogu se naučiti, preuzeti iz dokumenata ili namjerno koristiti.

Ali sadržaj pisama otvara drukčije, korisnije pitanje: **tko je imao pristup nacrtu zapisnika s pogrešnim iznosom, prije njegove objave?** To nije pitanje o osobnosti, nego o pristupu informaciji. Na njega se može odgovoriti podacima.

Podaci 3

Evidencija dostave dokumenata pokazuje da je nacrt zapisnika s pogrešnim iznosom poslan devetero osoba: dijelu vijećnika, dvojici djelatnika administracije i jednom vanjskom savjetniku. Ispravljena verzija poslana je nekoliko dana kasnije svima.

Što se promijenilo?

Prije: *„Tražimo starijeg umirovljenog pravnika.”*

Sada: *„Autor je vrlo vjerojatno imao pristup određenoj verziji nacrta, koja je poslana devetero osoba – ili je informaciju dobio od nekoga od njih. Daljnje provjere treba usmjeriti na to kako se ta verzija mogla proširiti.”*

Gdje smo mogli pogriješiti?

Takav pristup odgovara pragmatičnom shvaćanju bihevioralnog savjeta u istragama, koje naglašava strukturiranje informacija i usmjeravanje provjera, a ne opis osobnosti (Alison i sur., 2010).

Što možemo zaključiti?

Analiza je suzila pitanje s „kakva je osoba autor?” na „kako je određena verzija dokumenta došla do autora?”. Odredila je koje podatke treba prikupiti: evidenciju prosljeđivanja dokumenata, provjeru tko je dokument mogao dalje dijeliti i usporedbu vremena slanja pisama s vremenom dostave dokumenata.

Što ne možemo zaključiti?

Ne možemo zaključiti tko je autor pisama. Ne možemo ni pretpostaviti da je autor jedna od devet osoba. Analiza nikoga nije identificirala.

Pouka

**Profil ne mora identificirati osobu da bi bio koristan. Ponekad je njegova najveća vrijednost u tome da pitanje o osobnosti zamijeni pitanjem na koje podaci mogu odgovoriti.**

Povezano s: [Kriminalističko profiliranje](/profiliranje/kriminalisticko-profiliranje) (profil kao alat za generiranje hipoteza) i [Komunikacija](/profiliranje/komunikacija) (sadržaj iskaza nasuprot interpretaciji).

Slučaj 5: Uvjerljiv profil koji je zakazao

Ovaj slučaj pokazuje kako profil može zvučati precizno, dobiti potporu iz više podataka – i ipak počivati na pogrešnoj pretpostavci.

Kontekst

U jednom gradskom kvartu u pet tjedana zapaljeno je sedam kontejnera za otpad. Nitko nije ozlijeđen, ali šteta je velika, a stanovnici su zabrinuti. Policija od vanjskog savjetnika naručuje profil.

Podaci 1

Savjetnik piše:

*„Počinitelj je vjerojatno mladić između 16 i 25 godina, iz kvarta, koji živi unutar jednog kilometra od središta mjesta paljenja. Vjerojatno traži uzbuđenje i ima povijest problema u školi ili ranijih prekršaja. Djeluje sam ili s jednim prijateljem.”*

Profil podupiru tri vrste podataka:

Pitanje za razmišljanje

Koliko su tri vrste podataka koje podupiru profil zaista neovisne? Postoje li podaci koji bi mogli dovesti u pitanje temeljnu pretpostavku profila?

Podaci 2

Pažljivija provjera pokazuje:

Ažuriranje

„Tri svjedoka” zapravo su jedan izvor: jedna objava, prenesena tri puta. Mladić koji se uklapao u profil gubi ulogu sumnjivca. A vremenski obrazac – radnim danima rano ujutro – slabo pristaje uz predodžbu o mladima koji traže uzbuđenje, a bolje uz nekoga čiji je dnevni raspored vezan uz rani odlazak na posao.

Podaci 3

Snimka kamere na benzinskoj postaji na glavnoj cesti koja prolazi kroz kvart pokazuje da je isto dostavno vozilo prošlo pokraj mjesta pet od sedam paljenja u vrijeme kada su se dogodila. Daljnjom istragom, na temelju snimki i drugih dokaza, kao osumnjičeni je identificiran vozač koji ne živi u kvartu, nego tridesetak kilometara dalje, a kroz kvart prolazi svakog radnog dana na putu do skladišta.

Što se promijenilo?

Prije: *„Tražimo mladića iz kvarta koji živi u blizini.”*

Sada: *„Prostorni obrazac paljenja odražava rutu kojom netko prolazi, a ne mjesto stanovanja. Profil je počivao na pretpostavci koja u ovom slučaju nije vrijedila.”*

Gdje smo mogli pogriješiti?

Kako bi postupci iz lekcije o dokazima mogli pomoći?

Što možemo zaključiti?

U ovom slučaju profil je usmjerio pozornost u pogrešnom smjeru. Identifikaciju nije donio profil, nego snimke i drugi dokazi.

Što ne možemo zaključiti?

Ne možemo iz jednog slučaja zaključiti da profili nikad ne pomažu – kao što ni iz jednog „pogotka” ne bismo smjeli zaključiti da uvijek pomažu. Ne možemo zaključiti ni da je prostorna analiza beskorisna; problem je bila neprovjerena pretpostavka o tome što prostorni obrazac znači.

Pouka

**Profil koji zvuči precizno i ima „potporu” iz više podataka može počivati na jednoj neprovjerenoj pretpostavci. Tražite pretpostavku ispod zaključka.**

Povezano s: [Kriminalističko profiliranje](/profiliranje/kriminalisticko-profiliranje) (homologija, putovanje do kaznenog djela) i [Dokazi i ograničenja](/profiliranje/dokazi-i-ogranicenja) (neovisnost izvora).

Slučaj 6: Kako procijeniti je li profil bio točan?

Ovaj slučaj nije izmišljen. Opisuje objavljeno istraživanje o tome kako ljudi procjenjuju točnost profila kada znaju tko je počinitelj (Alison, Smith i Morgan, 2003b).

Kontekst

Nakon što je počinitelj pronađen, često se čuje: *„Profiler je opisao neke njegove karakteristike – dakle, profil je bio točan.”* Takvo zaključivanje čini se razumnim. Ali je li?

Podaci 1

Istraživači su policijskim službenicima dali profil za stvarni slučaj te opis počinitelja. Službenici su trebali procijeniti koliko je profil točno opisao počinitelja. U prvom istraživanju profil je bio izmišljen za potrebe istraživanja, a u drugom je korišten stvarni profil.

Pitanje za razmišljanje

Što biste očekivali: ako profil dobro opisuje jednog počinitelja, kako će službenici ocijeniti njegovu točnost za nekoga tko je potpuno drukčiji?

Podaci 2

Ono što sudionici nisu znali: istraživači su ih podijelili u dvije skupine. Jedna je dobila opis stvarnog počinitelja, a druga opis izmišljenog počinitelja s jasno drukčijim obilježjima. Profil je unutar istraživanja bio isti za obje skupine.

Ažuriranje

Ako službenici točnost procjenjuju usporedbom profila s počiniteljem, procjene za stvarnog i izmišljenog počinitelja trebale bi se jasno razlikovati.

Podaci 3

U prvom istraživanju, s izmišljenim profilom, više od polovice službenika u obje skupine ocijenilo je profil točnim, a procjene točnosti nisu se razlikovale između stvarnog i izmišljenog počinitelja. U drugom istraživanju, sa stvarnim profilom i iskusnim policijskim i forenzičnim stručnjacima, više od tri četvrtine sudionika ocijenilo je profil barem donekle točnim, a ni tu se procjene nisu razlikovale između stvarnog i izmišljenog počinitelja (Alison, Smith i Morgan, 2003b).

Što se promijenilo?

Prije: *„Ako ljudi koji znaju počinitelja kažu da je profil bio točan, vjerojatno je bio točan.”*

Sada: *„Profil sastavljen od dovoljno neodređenih tvrdnji može se činiti točnim za vrlo različite počinitelje. Procjena točnosti nakon što znamo ishod nije pouzdan dokaz da je profil bio točan.”*

Gdje smo mogli pogriješiti?

Što možemo zaključiti?

Naknadna procjena točnosti profila nije pouzdan način provjere. Da bi se točnost procijenila, tvrdnje profila trebaju biti **unaprijed zapisane, dovoljno precizne da mogu biti pogrešne** i uspoređene s ishodom prema unaprijed određenim pravilima – a ne prema dojmu nakon što je počinitelj poznat (Alison i sur., 2003a).

Što ne možemo zaključiti?

Ne možemo iz ovog istraživanja zaključiti da su svi profili netočni. Možemo zaključiti da „profiler je opisao neke karakteristike” sam po sebi ne dokazuje vrijednost profila – i da se ishod slučaja ne smije koristiti kao dokaz da je metoda bila ispravna.

Pouka

**Ako se profil može činiti točnim za bilo koga, njegovo podudaranje s počiniteljem ne govori ništa. Točnost se može provjeriti samo za tvrdnje koje su unaprijed mogle biti pogrešne.**

Povezano s: [Mitovi i činjenice](/profiliranje/mitovi) (Barnumov efekt, mit o profileru koji identificira počinitelja).

Kratki primjer: hipoteza koja je izdržala provjeru

Većina slučajeva u ovoj lekciji završila je promjenom početne hipoteze. To ne znači da se početna sumnja uvijek pokaže pogrešnom. Evo kratkog primjera u kojem se dogodilo suprotno.

Voditelj prijema robe u pekari primijetio je da pošiljke brašna jednog dobavljača u posljednja dva mjeseca sadrže manje vreća nego što piše na otpremnici. Njegova početna hipoteza glasila je: dobavljač isporučuje manje od fakturiranog. Prije provjere zapisao je i alternative: pogrešku pri brojanju u pekari, gubitak tijekom istovara i pogrešku u otpremnicama koja ne znači stvarno manju isporuku.

Novi podaci:

Početna hipoteza nakon novih podataka ostala je najjača: neovisno i slijepo prikupljeni podaci oslabili su objašnjenja o pogrešci u brojanju i gubitku pri istovaru. O tome zašto je isporučeno manje – je li riječ o pogrešci ili o namjeri – podaci ne govore, i to pitanje ostaje otvoreno.

Važna je razlika između dviju tvrdnji:

Jedan potvrđen slučaj je jedan pogodak. Kao što smo vidjeli u šestom slučaju, o vrijednosti metode govore tek unaprijed zapisane, provjerljive tvrdnje na mnogo slučajeva, uključujući i promašaje (Alison i sur., 2003a; Snook i sur., 2008). Hipoteza je ovdje bila opravdana zbog postupka – zapisanih alternativa te neovisnog i slijepog brojanja – a ne zato što se na kraju pokazala točnom.

Što nas studije slučaja uče o profiliranju?

Šest slučajeva pokazalo je iste ideje iz različitih kutova:

Alat za razmišljanje: pitanja prije zaključka

Ovo je završni alat cijele cjeline Profiliranje. Prije nego što donesete zaključak o ponašanju neke osobe, pitajte:

1. **Što je opažanje?** Što je točno viđeno, čuto ili zabilježeno – bez tumačenja?

2. **Što je moja interpretacija?** Koje sam značenje dodao opažanju?

3. **Koje su druge hipoteze?** Što bi još moglo objasniti iste podatke?

4. **Koji dokaz razlikuje hipoteze?** Koji bi podatak bio vjerojatniji ako je jedna hipoteza točna nego ako je točna druga?

5. **Koliko je nalaz pouzdan?** Kako je nastao, tko ga je dao i može li se provjeriti?

6. **Kolika je bazna stopa, ako je relevantna?** Koliko je ono što tražim općenito često?

7. **Govori li tvrdnja o skupini ili o ovoj osobi?** Nalaz o prosjeku skupine ne pokazuje što vrijedi za pojedinca.

8. **Jesu li izvori podataka neovisni?** Ili više „potvrda” dolazi iz istog izvora?

9. **Jesam li već odlučio što želim dokazati?** Je li hipoteza nastala prije podataka?

10. **Što bi me natjeralo da promijenim mišljenje?** Ako ne mogu odgovoriti, hipoteza možda nije provjerljiva.

11. **Što još ne znam?** Gdje su granice mog zaključka?

Kraće, cijela cjelina može se svesti na pet pitanja:

Ključni pojmovi

Zapamti

Istraži dalje

Izvori i literatura