Читать интересную книгу Обман в науке - Бен Голдакр

Теперь, когда вы познакомились с разницей между научными данными и гипотезой, вы заметите, как редко вас информируют о реальных результатах исследований в тех случаях, когда журналисты пишут «исследования показали…».

Иногда очевидно, что журналисты сами не понимают разницы между научными данными и гипотезой. «Таймс», например, писала об эксперименте, который показал, что наличие младших братьев и сестер было связано с более низкой частотой рассеянного склероза. Это заболевание обусловлено тем, что иммунная система поворачивается против организма. «Это чаще происходит, если ребенок на ключевом этапе развития не подвергается инфекциям, заражаясь от младших братьев и сестер», — говорит исследование. Это то, что писала газета The Times.

Но это неверно. Это «гипотеза гигиены», теория, рамка, в которую могут подойти данные, но это не то, что показало исследование: оно лишь установило, что наличие младших братьев и сестер в некоторой степени защищает от рассеянного склероза. В нем не говорится о том, каков механизм этой защиты, не объясняется, почему появляется такая связь и является ли ее причиной воздействие инфекций. Это просто наблюдение, a The Times, как я и говорил, путает данные с гипотезой.

Как СМИ компенсируют свою неспособность представить научные данные? Часто они ссылаются на авторитетные фигуры в той или иной области, как будто они священники, политики или родители, то есть делают как раз то, что недопустимо в науке: «Ученые сегодня говорят…», «Ученые обнаружили…», «Ученые предупреждают…». Если им нужно равновесие, они берут двух ученых, которые имеют противоположные мнения, и ссылаются на них без всяких объяснений (подход, который в самой опасной форме мы наблюдали в мифе о том, что «мнения ученых по поводу вакцины MMR разделились»). Один ученый обнаруживает что-то, а другой ставит это под сомнение. Как рыцари-джедаи.

Ссылки на авторитеты в отсутствие реальных научных доказательств таят в себе опасность, поскольку оставляют поле деятельности открытым для фигур с сомнительной репутацией. Джиллиан МакКейт, Эндрю Уэйкфилд и все остальные получают полный простор для своей деятельности в медийном пространстве, где их авторитет непререкаем, потому что их рассуждения или доказательства очень редко подвергаются публичному разбору.

Что еще хуже, если существуют разногласия по поводу того, что показывают исследования, дискуссия сводится к словесным прениям, поскольку утверждение, что «MMR вызывает аутизм» (или не вызывает его), критикуется только на основании личных качеств человека, который это утверждает, а не на основании собранных данных. Делать это нет необходимости, как мы увидим, потому что люди не настолько глупы, а научные данные часто совсем не трудно понять.

Это также подкрепляет созданную журналистами пародию на науку, все ингредиенты которой у нас сейчас в руках: наука — это не основанные ни на чем утверждения деспотичных авторитетов, которые к тому же часто меняются. Когда журналисты начинают писать о чем-нибудь серьезном, вроде вакцины MMR, то действительно верят: то, что они пишут, и есть наука. Следующая остановка на нашем пути неизбежно будет в разделе «статистика», поскольку это область, которая создает беспрецедентные проблемы для СМИ. Но сначала слегка отвлечемся от темы.

13. Почему умные люди верят в глупости

Реальная цель научного метода состоит в том, чтобы убедиться, что природа не дает вам возможности думать, что вы знаете то, чего вы в действительности не знаете.

Роберт Пирсиг, «Дзен и искусство ухода за мотоциклом»

Зачем нам нужна статистика, почему мы что-то измеряем и почему мы считаем? Если научный метод имеет какой-то авторитет или, как я предпочитаю говорить, ценность — это потому, что он представляет собой системный подход, и ценность его определяется тем, что все другие методы могут вводить в заблуждение. Когда мы рассуждаем неформально — называйте это интуицией, если хотите, — мы используем методы, основанные на практике, а не на науке (так называемые правила большого пальца), которые упрощают проблемы ради эффективности. Многие из этих упрощений характеризуются как «эвристические» методы (то есть методы догадок) и являются эффективными способами получения знания во многих обстоятельствах.

За удобство приходится платить заблуждениями, поскольку в этих методах есть уязвимые места. Это похоже на то, как в живописи эксплуатируются особенности нашего восприятия: отдаленные объекты кажутся маленькими, а перспектива может нас обмануть и заставить поверить в то, что мы видим три измерения вместо реальных двух. Но мы контролируем это, используя аппарат контроля глубины. Когда же познавательная система — аппарат верификации — сбита с толку, то так же, как мы видим глубину на плоской картине, мы приходим к ошибочным выводам об абстрактных вещах. Мы ошибочно принимаем нормальные сбои за значимые модели или приписываем причинную связь явлениям, в которых она отсутствует.

Это иллюзии познания, параллель с оптическими иллюзиями. Они могут также нас обманывать, и именно они заставляют нас заниматься наукой, а не основывать свои взгляды на интуиции или информации о сути предмета, почерпнутой из популярных СМИ, потому что окружающая действительность не предоставляет нам тщательно сведенные в таблицы данные по методам и исходам лечения. Вместо этого она дает нам время от времени случайные, разрозненные кусочки, и попытка построить широкую картину мира на основании памяти о вашем собственном опыте будет похожа на рассматривание потолка Сикстинской капеллы через длинную тонкую картонную трубку: вы можете запомнить отдельные фрагменты там и тут, но без системы и модели вы никогда не увидите целостную картину.

Давайте начнем.

Случайность

Как человеческие существа, мы обладаем врожденной способностью делать что-нибудь из ничего. Мы видим фигуры, когда смотрим на облака, и человека, когда смотрим на луну; игроки в азартные игры убеждены, что у них есть «счастливые дорожки»; мы берем веселую музыкальную запись, поигрываем ее задом наперед и слышим скрытые послания о пришествии сатаны. Наша способность находить закономерности — это то, что позволяет нам понимать мир, но иногда, из-за нашего чрезмерного желания что-то найти, мы видим закономерности там, где их нет.

В науке, если вы хотите изучить явление, иногда полезно свести его к простейшей и наиболее контролируемой форме. Среди людей, занимающихся спортом, существует мнение, что у спортсменов, как и у игроков (только с большим основанием), есть свои «счастливые дорожки». Можно объяснять это по-разному: уверенностью в себе, лучшей подготовкой, хорошей разминкой; возможно, это существует в некоторых играх, однако статистики после некоторого анализа не нашли взаимосвязи между, скажем, удачной первой подачей и удачной следующей.

Поскольку «счастливая дорожка» или «полоса везения» — это очень популярные заблуждения, они представляют собой отличную модель для того, чтобы посмотреть, как мы воспринимаем случайную последовательность событий. Это было продемонстрировано американским социальным психологом Томасом Джиловичем в классическом эксперименте. Он показал баскетбольным болельщикам случайную последовательность, состоящую из символов О и X, объяснив, что они обозначают попадания и промахи игрока, а затем спросил, думают ли они, что эти последовательности демонстрируют «полосу везения». Перед вами случайная последовательность символов из этого эксперимента. Вы можете подумать, что она создана с помощью подбрасывания монеты несколько раз подряд.

ОХХХОХХХОХХОООХООХХОО

Участники эксперимента были убеждены, что эта последовательность является примером «полосы везения» или «счастливой дорожки», и легко видеть почему, если вы посмотрите внимательно: шесть из первых восьми ударов были в цель. Нет, подождите, восемь из первых одиннадцати. Не может быть, чтобы это была случайность.

Этот эксперимент показывает, насколько плохо мы умеем определять случайные последовательности. Мы ошибаемся в том, как они должны выглядеть: мы ожидаем большего чередования, поэтому по-настоящему случайные последовательности кажутся нам демонстрирующими какую-то закономерность. Наша интуиция в самых общих наблюдениях, например в попытке найти определенную модель в случайном шумовом фоне, часто нас подводит.

Это наш первый урок о том, насколько важно использовать статистику вместо интуиции. Это также отличная демонстрация того, насколько сильны параллели между иллюзиями познания и иллюзиями восприятия, с которыми мы знакомы лучше. Вы можете смотреть на зрительную иллюзию сколько хотите, говорить и думать о ней, но она все равно выглядит «неправильной». Точно так же вы можете смотреть на случайную последовательность настолько пристально, насколько сможете: она все равно будет выглядеть упорядоченной, несмотря на то что вы уже знаете.