ТОП 10:

Глава 12. Демон Второго Рода – в поисках знания



 

Демон этот магичен, термодинамичен, неклассичен и статистичен, и станет он из старого бочонка или из чиханья экстрагировать и доставлять тебе информацию обо всем, что было, что есть, что может быть и что будет. И нет демона превыше этого Демона, ибо он – Второго Рода[550].

Станислав Лем

Кибериада

 

Большинство заявлений о паранормальном не дотягивают до уровня научных публикаций. Но тем интересней исключения. В 2011 году профессор Корнеллского университета Дэрил Бем и его коллеги опубликовали статью в известном академическом журнале по социальной психологии. Работа называлась “Чувствовать будущее: экспериментальные свидетельства аномальных ретроактивных воздействий на познание и эмоции”[551]. Речь шла об открытии порнографии, путешествующей во времени, или, точнее, о предвидении порнографии.

В одном из экспериментов испытуемые угадывали, за какой из двух виртуальных шторок на экране компьютера спрятана фотография. Картинки были разные: на нейтральных могли быть изображены здания, на неприятных – пауки, на романтических – свадьбы или поцелуи, на эротических – откровенные сцены секса.

После того как испытуемый выбирал шторку, в компьютере срабатывал генератор случайных чисел – и определял, где фотография. Если выбор машины и человека совпадал, то на экране появлялось заготовленное изображение. Как и следовало ожидать, люди угадывали расположение большинства типов картинок с вероятностью, близкой к 50 %, а вот эротических – в 53,1 % случаев.

Отличие кажется небольшим. Однако по распространенному в социальной психологии критерию оно значимо. Учитывая размер выборки, вероятность случайно получить такое или более заметное отклонение от ожидаемых 50 % была меньше 5 % (или, как часто пишут в научных статьях, p < 0,05. Думаю, многие ученые, заглянув в магическое зеркало “Еиналеж”, показывающее самые сокровенные желания, увидели бы именно это выражение).

Специалисты в области статистики давно называют порог p < 0,05 ненадежным, порождающим в исследованиях массу ложноположительных, невоспроизводимых результатов[552]. Недавно группа из семидесяти двух ведущих статистиков, чтобы повысить воспроизводимость научных результатов, рекомендовала ужесточить порог до p < 0,005 (хотя понятно, что всех проблем это не решит и, по-хорошему, в разных исследованиях нужны свои обоснованные критерии)[553]. Кроме того, порог p < 0,05 часто неправильно интерпретируют: он вовсе не означает, что обнаруженная закономерность реально существует с вероятностью более 95 %. Однако Бем приводит данные еще семи экспериментов, в которых проявились похожие эффекты предвидения при немного других обстоятельствах. Поэтому аргумент о недостаточной строгости порога пока оставим в стороне. В еще одном эксперименте подобного эффекта не наблюдалось.

С одной стороны, с Бемом можно согласиться в том, что умение предвидеть будущее эволюционно полезно. Угадывание в 53 % случаев вместо 50 % кажется несущественным преимуществом, но ведь и весь игорный бизнес держится на статистическом эффекте сравнимой малости. В американской рулетке шарик падает в одну из 38 лунок. Игрок ставит на красное или черное. Казино выигрывает, если шарик падает на поле другого цвета или на одну из двух лунок зеро, то есть суммарно в 20 случаях из 38, или примерно в 52,6 % случаев.

С другой стороны, пример про азартные игры можно обратить и против гипотезы Бема. Навык предвидения сделал бы любого человека миллионером, однако же мы не видим, чтобы казино разорялись. В европейской рулетке всего одно зеро, поэтому казино довольствуется куда более скромными шансами на выигрыш – 19/37, или примерно 51,4 %. Испытуемые Бема сумели бы легко обыграть такую систему и собрать необходимое финансирование для исследований парапсихологии на годы вперед. Если предвидение работает только с возбуждающими стимулами, что ж, нужно просто носить с собой эротические фотографии и смотреть на них после каждого выигрыша! Но возможно, никто до этого не додумался.

 

 

Другие удачные эксперименты Бема чем-то походили на первый, хоть и отличались от него в деталях. Например, испытуемые должны были запомнить как можно больше слов из списка, составленного компьютером, а затем выписать их. После этого компьютер случайным образом выбирал половину слов из первоначального списка, а испытуемые печатали их. Подобная тренировка способствует запоминанию, однако в данном случае она происходила не заранее, а уже после состоявшейся проверки памяти. Оказалось, что люди называли больше слов из второго списка, чем следовало ожидать по случайным причинам (p < 0,05), хотя величина эффекта снова была мала.

В конце статьи Бем цитирует отрывок из произведения Льюиса Кэрролла. Алиса воскликнула: “Нельзя поверить в невозможное!”[554] “Просто у тебя мало опыта, – заметила Королева. – В твоем возрасте я уделяла этому полчаса каждый день! В иные дни я успевала поверить в десяток невозможностей до завтрака!”

Бем также призвал других исследователей проверить его результаты и предоставил всем желающим использовавшиеся компьютерные программы.

Исследование принесло Бему славу – и вместе с ней критику[555]. Профессор психологии Рей Хайман заявил газете The New York Times : “Это безумие, чистое безумие. Не могу поверить, что уважаемый журнал опубликовал такую статью. Я считаю, что это позор для всей области исследований”[556]. “Весьма уважаемой области, где принято платить студентам по пять баксов за просмотр порнографии!” – пошутил телеведущий Стивен Колбер.

Впрочем, иные критики отмечали, что, несмотря на многочисленные изъяны публикации, Бем играл по правилам науки, распространенным в социальной психологии[557]. Если бы речь шла не о паранормальном явлении, а о том, что изображения котов улучшают настроение, скорее всего, никто бы и не придрался к исследованию. А значит, работа Бема либо доказывает, что предвидеть будущее возможно, либо указывает на необходимость изменить наше отношение к тому, что есть “научные обоснования”[558].

Забегая вперед, скажу, что многим не удалось воспроизвести результаты Бема[559]. Три независимые группы не сумели повторить один из удачных экспериментов, хотя делали все точь-в-точь так, как указано в исходной статье[560]. Позднее еще одна группа провела семь экспериментов по предвидению будущего при участии более трех тысяч человек. Эта самая масштабная попытка воспроизвести эффекты Бема тоже не увенчалась успехом[561].

Процесс публикации этих статей с отрицательными результатами вскрыл очевидные проблемы науки. Так, авторы одной из статейRitchie S. J. et al.:Failing the future: three unsuccessful attempts to replicate Bem’s “retroactive facilitation of recall” effect . PLoS One 2012, 7 (3): e33423. долго не могли опубликовать свои данные: ссылаясь на отсутствие новизны, им отказали три научных журнала, включая тот, что принял исходную статью Бема[562]. Другой журнал отказал в публикации после отрицательной рецензии, автором которой оказался сам Бем. Если даже в такой ситуации сложно опубликовать статью с отрицательными результатами, напрашивается очевидный вопрос: сколько же научных мифов остаются неразоблаченными?..

Многие ложноположительные выводы порождаются так называемой ошибкой техасского стрелка. Техасец стрелял по амбару, а затем дорисовывал мишень там, куда попало больше пуль. Таким же образом ядерная бомба всегда попадает в эпицентр взрыва. А чтобы стать великим пророком, нужно записать множество предсказаний, посмотреть, какие из них сбудутся, сжечь ошибочные и опубликовать оставшиеся. Даже авторы Ветхого Завета предупреждают: “Если пророк скажет именем Господа, но слово то не сбудется и не исполнится, то не Господь говорил сие слово, но говорил сие пророк по дерзости своей, – не бойся его” (Второзаконие, глава 18).

Научная гипотеза – это мишень, стрельба – данные. Гипотезу желательно формулировать до получения экспериментальных данных, а не задним числом, подгоняя под них. Однако Бем пропагандирует иной подход. На своем сайте он выложил инструкцию для студентов и аспирантов, в которой есть довольно сомнительные советы[563]:

 

Рассмотрите [данные] со всех углов. Анализируйте представителей разных полов отдельно. Вводите новые обобщенные показатели. Если что-то свидетельствует в пользу новой гипотезы, попробуйте найти для нее дополнительные подтверждения среди всех имеющихся данных. Если видите слабые намеки на любопытную закономерность, попробуйте реорганизовать данные так, чтобы выявить ее почетче. Если есть участники, которые вам не нравятся, испытания, наблюдатели или интервьюеры, давшие аномальные результаты, – исключите их (временно). Попробуйте выудить что-нибудь – что угодно – интересное.

‹…›

Когда вы закончите анализ, возможно, вы решите, что данные недостаточно убедительны, чтобы строго подтвердить ваши новые взгляды, но теперь вы по крайней мере готовы спланировать “правильное” исследование. ‹…› Или же, наоборот, данные могут оказаться достаточно убедительными для того, чтобы обосновать перестраивание вашей статьи вокруг новых находок и отодвижение на второй план или даже игнорирование исходных гипотез.

‹…›

Представьте свой набор данных драгоценным камнем. Ваша задача – огранить и отполировать его, выбрать грани, которые стоит подчеркнуть…

 

Такой подход не направлен на поиск правды, но это лишь косвенная улика. Можно ли обосновать, что Бем – настоящий техасский стрелок, а его драгоценные камни – фальшивки? Что он опубликовал результаты не всех экспериментов, а лишь получившихся?

За эту задачу взялся психолог Сэмюел Молтон из Гарвардского университета. Причина его скептицизма проста: в прошлом он был сторонником парапсихологии и ставил похожие эксперименты. Кроме того, он пытался воспроизвести некоторые результаты Бема, но у него ничего не получилось. Всего Молтон провел пять исследований, посвященных предвидению будущего[564].

Еще Молтон и его коллега попробовали обнаружить парапсихологические эффекты с помощью томографа[565]. Они набрали шестнадцать пар добровольцев: идентичных близнецов, влюбленных, друзей, родителей с детьми. Один человек из пары, находясь в томографе, должен был предугадать, какую из двух картинок ему покажут. В каждом тесте одна из потенциальных картинок была эротической либо неприятной, а вторая – нейтральной. Второй человек из пары знал правильный ответ и пытался телепатически его передать. Впрочем, справиться с заданием можно было не только с помощью телепатии. Предвидение будущего или дистанционное зрение (умение увидеть, что происходит в другой комнате) помогли бы не хуже. Так исследователи пытались максимально повысить вероятность успеха.

Испытуемые угадывали картинки с вероятностью 50 %. Исследователям не удалось обнаружить разницы в активности мозга добровольцев при правильных и неправильных ответах. В итоге Молтон окончательно разочаровался в парапсихологии. “Зато томограмма мозга моей матери была опубликована на обложке научного журнала”, – шутил ученый.

Молтон отмечал, что его собственные данные не просто не подтверждали того, что предвидение существует, а достоверно отличались от результатов Бема – и этому должно быть объяснение.

Существует способ проверить, не утаена ли часть данных[566]. Известно, что ученые склонны публиковать успешные результаты исследований независимо от размера использованной выборки. Избавиться от масштабных исследований с отрицательными результатами сложно. Отбрасывают преимущественно неудачные исследования с маленькими выборками. И тогда возникает особенность, которой не должно быть при честном изложении всех результатов: исследования с большой выборкой в среднем показывают меньший эффект, чем исследования с малой выборкой. Именно это Молтон обнаружил в экспериментах Бема. Похожую проблему нашли и другие исследователи[567]. И это не было похоже на случайность.

Есть и другие ситуации, когда наблюдается такая особенность. Предположим, что мы заранее не обозначили, сколько испытуемых будет в эксперименте. Протестировав человек двадцать и не добившись нужного результата, мы привлечем еще двадцать испытуемых, а затем еще и еще – до тех пор, пока не получим нужный результат (p < 0,05). Последствия такого подхода будут те же: чем больше выборка, тем слабее эффект. Результаты Бема в отдельных экспериментах были подозрительно близки к формальному статистическому порогу (p < 0,05), что согласуется с этой версией.

Третий способ всех обмануть – не формулировать четкой гипотезы, предсказывающей, в какую сторону должен проявляться эффект. Какие-то картинки “из будущего” испытуемые предугадывали, а какие-то – нет. Случаи второго типа Бем объяснял так: люди уже видели изображения в будущем, поэтому привыкли к ним и не считают интересными или яркими. Отклонения в обе стороны засчитывались за подтверждение феномена. Вместо того чтобы вычитать разнонаправленные ошибки измерений, он их складывал! А поскольку в маленьких выборках ошибки больше, то и измеренный эффект возрастает. Большинство экспериментов Бема отличаются постановкой, поэтому прямого противоречия не возникает: другие условия – другой результат. Так и хочется спросить: почему же ученый провел столько разных экспериментов, вместо того чтобы повторить один много раз? Ведь любой из описанных Бемом эффектов, будь он подтвержден, тянет по значимости на Нобелевскую премию.

Подчеркну, что перечисленные претензии можно предъявить не только к работе Бема, но и к исследованиям многих других ученых из самых разных областей. Приемы, использующиеся в подобных исследованиях, способствуют получению ложноположительных результатов. Ситуация осложняется еще и тем, что деятельность ученых часто оценивают по числу публикаций – вот почему многие цепляются даже за ненадежные эффекты. Кстати, ошибочная работа, которую многие опровергают, еще и цитируется часто. Поэтому опубликованная ерунда, к сожалению, не всегда вредит академической карьере.

В 2012 году психолог Арина Боунс написала сатирическую статью, где отметила, что в психологии более 97 % публикаций содержат положительные результаты[568]. Разве это не прямое доказательство того, что ученые предвидят исходы своих экспериментов еще лучше, чем испытуемые в исследованиях Бема! “Это делает последующую эмпирическую проверку излишней. Сделал предсказание – и нет никаких логических обоснований тратить ресурсы на реальный сбор данных и их анализ”, – шутит Боунс.

Излишнее стремление исследователей к положительным результатам – действительно очень большая проблема, особенно когда не исключена игра в “техасского стрелка”. Группа статистиков продемонстрировала, что, скрывая часть данных, постепенно увеличивая размер выборки и подгоняя гипотезу под получающиеся результаты, можно доказать все что угодно[569].

В ходе эксперимента ученые оценили возраст двадцати студентов с помощью статистической модели, учитывающей отцовский возраст. Возраст испытуемых после “вмешательства” – прослушивания одной из двух песен – определялся по паспортным данным. Статистический анализ показал, что после прослушивания композиции When I’m Sixty-Four группы “Битлз” студенты “омолодились” примерно на полтора года по сравнению с контрольной группой, слушавшей “Калимбу” – музыку для Windows 7 (p < 0,05).

Авторы признаются, что при таком описании эксперимента скрыт ряд ключевых обстоятельств, знание которых полностью объясняет полученный абсурдный эффект. Во-первых, кажущееся омоложение возникает только благодаря статистической обработке, учитывающей отцовский возраст. Причем авторы пробовали включать в модель не только этот параметр, но и материнский возраст, самочувствие, политические предпочтения, степень согласия с утверждением, что “компьютеры – сложные машины”, и многое другое. Просто с возрастом отца результат получился самым заметным. Песен на самом деле было не две, а три, но с одной из них эффекта не наблюдалось. Статистический анализ проводился после добавления в выборку каждых десяти испытуемых. Все это – множественные степени свободы для исследователя, позволяющие получить желаемый результат. Если ученые будут комбинировать такие приемы, то без труда добьются того, что больше половины их исследований дадут ложноположительные результаты (при стандартном критерии p < 0,05).

В доказательной медицине придумали способ, позволяющий частично избежать изложенных проблем. В некоторых странах, если ученые задумывают клиническое исследование, они заранее формулируют, что и как именно будут изучать, и публикуют свой план задолго до получения данных, например, на сайте https://clinicaltrials.gov . Таким образом, все, кто прочитал статью, где сообщается о результатах исследования, включая ее рецензентов, могут сравнить реальные результаты с запланированными, а еще увидеть и проекты, не дошедшие до публикации. Например, на данный момент, когда я пишу эту книгу, из 62 завершенных зарегистрированных исследований с ключевым словом “гомеопатия” в названии выложены результаты только 11.

Увы, и с обычными лекарствами бывают похожие ситуации, затрудняющие оценку эффективности. Но теперь мы хотя бы лучше понимаем масштабы проблемы. Практика пререгистрации исследований пошла бы на пользу и другим областям науки. Любопытно, что сейчас ее начинают перенимать парапсихологи, опережая по методологии своих коллег из многих дисциплин, считающихся более научными. Однако и без подобных баз данных наука была бы честнее, если бы исследователи рассказывали обо всех проведенных экспериментах, а не только об успешных. Увы, для решения проблемы ложноположительных результатов одним ужесточением порогов при статистической обработке не ограничиться.

Другой способ повысить надежность научных исследований – проводить прямые повторные проверки. Эксперименты Бема вроде бы все про одно и то же – предвидение будущего, – однако заметно различаются в деталях. Такие воспроизведения не прямые – и по-прежнему содержат множественные степени свободы. Если же проводить эксперименты, идентичные предыдущим, и перепроверять уже полученные выводы, подогнать гипотезу под данные будет затруднительно.

Я уже упоминал, что многим ученым не удалось воспроизвести результаты экспериментов по предвидению будущего. Однако некоторые все же засвидетельствовали нечто подобное. В 2015 году Бем опубликовал обобщение результатов девяноста экспериментов (метаанализ) с суммарной выборкой свыше двенадцати тысяч человек и заключил, что небольшой эффект предвидения все-таки обнаруживается[570]. Он заявил, что результат сохраняется, даже если учесть потенциальные недостающие публикации. Также он справедливо заметил, что стоит остерегаться байесовской ловушки: априорная вероятность существования предвидения хоть и мала, но не равняется нулю. Бем полагает, что, даже если полученные им свидетельства недостаточно убедительны, чтобы преодолеть всеобщий скептицизм, нам следует пересмотреть свои оценки вероятности для обнаруженного феномена.

Метаанализ Бема тоже подвергся критике,[571]. Специалист по статистике и когнитивной психологии Даниэль Лакенс указал, что метаанализу по-прежнему присущи проблемы смещения данных в пользу положительных результатов и что анализировались далеко не все имевшиеся отрицательные результатыLakens D.:Why a meta-analysis of 90 precognition studies does not provide convincing evidence of a true effect. 2015.http: //daniellakens.blogspot.ru /2015/04/why-meta-analysis-of- 90-precognition.html . Он отмечает, что заявленный эффект предвидения настолько мал, что непонятно, как его вообще обнаружили в исследованиях с малыми выборками. По-хорошему, он мог проявиться только в очень масштабном исследовании, с выборкой больше тысячи трехсот человек. Такое исследование действительно проводилось – и дало отрицательный результат.

Как отметил Молтон, такие исследования, как у Бема, имеют право на существование, но находятся все же на краю науки. Нет ничего плохого в том, что кто-то готов проверять невероятные гипотезы, пусть и, скорее всего, неверные. Главное – относиться к ним только как к предположениям, пока не накопится критическая масса подтверждений.

 

Я так подробно разобрал пример с исследованиями Бема, чтобы проиллюстрировать, насколько сложной бывает наука. Есть много подводных камней, о которых не всегда подозревают даже весьма уважаемые ученые. Неявные проблемы эксперимента или обобщенного анализа данных легко приводят к искажению результатов. К счастью, не перевелись еще скептики, которые пытаются во всем разобраться и все перепроверить – и находят потенциальные источники ошибок. Некоторые проблемы исследований универсальны, например случайные совпадения, ненадежность личного опыта и субъективных показаний. Другие известны лишь узким специалистам. Возможно, какие-то нам еще только предстоит открыть.

Во второй части этой главы я постараюсь убедить вас, что наука – не какая-то религия с догмами и ритуалами, требующая слепой веры. Это совокупность наиболее правдоподобных представлений о мире, эволюционирующих благодаря конкуренции гипотез, сомнению и коллективной работе над ошибками (которых все еще великое множество).

В 1997 году в журнале Nature вышла статья с результатами генетического анализа необычного организма – ксенотурбеллы[572]. Это существо длиной всего несколько сантиметров, очень просто устроенное и по внешнему виду напоминающее мешок с единственным отверстием, ведущим в пищеварительную полость. Анализ ДНК показал, что ксенотурбелла – моллюск. К такому же выводу пришел и автор другой статьи, рассказавший, что развитие яиц ксенотурбеллы происходит так же, как у моллюсков[573]. Шесть лет спустя выяснилось, что в анализ данных закралась ошибка – ксенотурбелла сама не моллюск, просто она питается их яйцами[574].

Этот пример показывает, как на практике меняются подходы в науке. Сначала выявляется несовершенство конкретного исследования, затем разрабатывается более надежный метод, исключающий проблему, – и в результате наши знания о мире уточняются. Плохая наука начинается там, где игнорируются известные ошибки. Вспомним криптозоологов, которые искали ДНК снежного человека и даже не рассматривали гипотезу загрязнения образцов.

Мы уже обсуждали, как благодаря критике гомеопатии современная медицина обрела важнейший метод исследований – рандомизированный слепой эксперимент. Однако не всегда этот инструмент одинаково легко применять.

Акупунктура – направление в китайской народной медицине, предполагающее, что многие заболевания можно вылечить, втыкая иголки в определенные точки тела. Иногда сторонники этого метода говорят о некой “жизненной энергии”, якобы циркулирующей по особым линиям, меридианам. Объективная проверка действенности акупунктуры потребовала от экспериментаторов некоторой изобретательности – им пришлось использовать специально созданные иголки, не протыкающие кожу, или втыкать обычные иголки в неправильные точки. При этом в отдельно поставленных экспериментах было показано, что пациенты не различают, сеанс какой акупунктуры им провели – настоящей или нет[575].

Исследования иглоукалывания, проведенные с таким контролем, показали гораздо менее впечатляющие результаты, чем сравнения с отсутствием лечения[576]. Поэтому некоторые ученые прозвали акупунктуру “театрализованным плацебо”[577]. Обобщенные результаты исследований свидетельствуют о том, что ни опыт специалиста, ни места втыкания иголок не играют особенной роли[578]. По заявлениям пациентов, большое количество иголок или сеансов акупунктуры имеет хороший обезболивающий эффект, но это субъективные оценки. По-видимому, даже если акупунктура и облегчает боль, то не из-за каких-то особых точек, известных благодаря китайской народной мудрости.

С проблемой чистоты научного эксперимента столкнулись и исследователи терапевтических эффектов медитации[579]. Человек всегда знает, медитирует он или нет, поэтому провести слепой эксперимент невозможно. Остается лишь сравнивать программы по медитации с активными вмешательствами, такими как лекарства, психотерапия, спорт и так далее, – и в подобных сравнениях преимущества медитации пока не выявляются[580].

Медитация нередко предстает в хорошем свете, когда ее сравнивают с невмешательством. Увы, такие исследования ненадежны, особенно если изменение неких показателей оценивается только со слов медитирующих. И вот почему.

В 2011 году в The New England Journal of Medicine вышла статья, где сравнивалась эффективность четырех подходов для лечения астмы: бронхорасширяющего препарата “Сальбутамол”, плацебо-ингаляции, имитации акупунктуры и отсутствия лечения[581]. Каждого пациента лечили с помощью всех четырех подходов по отдельности, в случайном порядке. Объективные данные спирометрии (объемные и скоростные показатели дыхания) свидетельствовали, что лекарство помогает, тогда как остальные три подхода одинаково неэффективны. Однако, по субъективным ощущениям пациентов, все три метода активной терапии помогли одинаково хорошо по сравнению с полным отсутствием лечения.

В разных областях науки возникают свои специфические проблемы. В 2010 году доктор Крейг Беннет обнаружил у лосося участок мозга, отвечающий за распознавание человеческих эмоций[582]. Ученый показывал рыбе эмоционально окрашенные фотографии людей и анализировал активность ее мозга с помощью томографа. Оказалось, мозг рыбы по-разному реагирует на различные фотографии. Этот результат особенно удивителен, если учесть, что лосось в исследовании был дохлым.

Дело в том, что у измерений томографа, как и любого прибора, есть погрешность. Если оценить активность одновременно в большом количестве участков мозга, где-то по случайным причинам обнаружится шум, похожий на сигнал. При статистическом анализе это необходимо учитывать, чтобы не получить ложноположительного результата. Своим провокационным исследованием Беннет намеренно привлек внимание коллег к этой проблеме, которая иногда отражалась на качестве научных работ.

Увы, похожие проблемы нередко остаются незамеченными и в других областях науки. Например, при изучении факторов, влияющих на работу генов – функциональных участков ДНК. Когда ген активен, с него считывается РНК, использующаяся клеткой для синтеза белков или участвующая в иных биологических процессах. Существуют методы, позволяющие измерить относительное количество РНК, считанной с разных генов в образце, или белков, кодируемых этими генами. Но генов очень много. Например, у человека их больше двадцати тысяч. А ведь есть еще вариации количества РНК и белков, производимых клетками, и ошибки измерений. В итоге, даже если изучаемое воздействие никак не влияет на работу генов, мы неизбежно будем обнаруживать разницу в активности некоторых из них. Большинство ученых знают об этих проблемах и делают соответствующие статистические поправки, однако встречаются и исключения.

Так, в 2008 году Мануэла Малатеста и ее коллеги заявили, что употребление в пищу генетически модифицированной сои влияет на активность генов в печени у мышей и в результате изменяет там содержание некоторых белков[583]. Проблема в том, что авторы отслеживали тысячи белков, но не учли этого в статистическом анализе. Если сделать соответствующие поправки, то наблюдавшиеся различия оказываются неотличимыми от случайных флуктуаций[584]. Этот и другие похожие случаи я разбирал в своей книге “Сумма биотехнологии. Руководство по борьбе с мифами о генетической модификации растений, животных и людей”[585]. Такого же рода недостатки встречались в некоторых исследованиях, посвященных влиянию на работу генов, например, медитации, беспроводного излучения, различных пищевых добавок и препаратов, в том числе гомеопатических.

В 2005 году в журнале PLoS Medicine вышла эпохальная статья профессора Джона Иоаннидиса “Почему большинство опубликованных научных результатов ошибочны”, которую я бы рекомендовал прочитать всем, кто интересуется и занимается наукой. В 2016 году Иоаннидис подверг критике и многочисленные обобщения научных результатов[586]. По данным журнала Nature , большинство ученых утверждают, что не смогли воспроизвести некоторые результаты коллег[587]. Предпочтительное обнародование лишь положительных результатов, необходимость писать больше статей, маленькие выборки и ошибки статистического анализа – вот проблемы науки, о которых говорят все больше и больше. Не всем научным статьям можно доверять.

Я осознал масштабы кризиса в науке, когда заинтересовался работами по так называемой cкрытой гомеопатии. Российская компания “Материа Медика” запатентовала[588] и зарегистрировала множество гомеопатических средств, например “Анаферон” (от вирусных инфекций), “Артроферон” (от болезней суставов), “Афалу” (от воспалений), “Импазу” (от импотенции).

“Анаферон” назначают взрослым и детям не только при гриппе, но даже при таких смертельно опасных заболеваниях, как клещевой энцефалит, приводящий к неврологическим осложнениям. Предупредите знакомых и друзей, что не стоит защищаться от энцефалита пустышками. Если вы планируете находиться в районах, где есть риск заражения, то для профилактики лучше сделать плановую прививку.

В какой-то момент “Материа Медика” решила скрывать гомеопатическую природу своей продукции. На упаковках “Анаферона” пишут, что активных веществ там 0,003 грамма, а ниже сноска – “наносятся на лактозы моногидрат в виде водно-спиртовой смеси с содержанием не более 10–16 нг/г активной формы действующего вещества”. Получается, активное вещество разведено более чем в 1025 раз, то есть препарат содержит лишь вспомогательные вещества, но больной об этом не догадывается.

Гомеопатическая природа “лекарственных” средств компании “Материа Медика” тщательно скрывается сотрудниками и при публикации статей в международных рецензируемых научных журналах. Рассмотрим в качестве примера одну их статью об “Анафероне”, опубликованную в PLoS One [589]. В ответ на вирусные инфекции человеческий организм вырабатывает особые белки – интерфероны, в том числе интерферон гамма. “Действующее вещество” этого препарата – антитела к интерферону гамма, то есть молекулы, связывающие этот белок, но, как мы выяснили, гомеопатически разведенные. Авторы называют это “релиз-активными формами” антител. И бессмысленный термин создает иллюзию научности подхода.

В статье утверждается, что добавление “релиз-активных форм” антител к обычным, взятым в измеримой концентрации, якобы улучшает способность последних связываться с интерфероном. Эффект показан с помощью иммуноферментного анализа – метода, при котором химические реакции происходят на специальном микропланшете с большим числом лунок. В одни лунки к интерферону добавляют антитела вместе с “релиз-активными формами”, а в другие – антитела с контрольным раствором.

Проблема в том, что в одних лунках реакция может идти быстрее, чем в других. Например, из-за разницы температуры. Этот факт известен специалистам по иммуноферментному анализу как минимум с 1979 года[590]. И существует два надежных способа избежать ошибки: добавлять экспериментальные и контрольные образцы в случайно выбранные лунки (пространственная рандомизация) или наносить их чередующимися рядами, чтобы усреднить неравномерности измерений.

Если же все экспериментальные образцы поместить с одной стороны микропланшета, а контрольные с другой, как это сделали авторы обсуждаемой статьи, то разница в измерениях будет объясняться не волшебным действием гомеопатически разведенных антител, а просто некорректным расположением образцов. Авторы не используют методов рандомизации или ослепления – и получают заведомо ошибочный результат, который благополучно используется в маркетинговых целях. Проблемы, связанные с некорректным применением научного метода, мы с коллегой находили и в других работах по “скрытой гомеопатии”[591].

А тем временем директор компании “Материа Медика” Олег Эпштейн стал членом-корреспондентом Российской академии наук. Сама компания процветает и приносит миллиардные доходы. Еще один печальный вывод заключается в том, что уровень рецензирования во многих научных журналах, считающихся престижными, не выдерживает никакой критики.

 

Когда я анализировал работу Бема, я даже не обсуждал версию, что он вовсе не проводил описанные эксперименты или нарисовал произвольные результаты. Диалог и критика в науке обычно строятся на предположении о честности исследователей. Увы, не всегда это так. С 1977 по 2012 год в области биомедицины из журналов было отозвано свыше двух тысяч статей. Из них 9,8 % оказались плагиатом, 14,2 % – дублирующими публикациями, а 43,4 % предположительно содержали поддельные результаты[592].

Огромную проблему в отечественной науке вскрыло сетевое сообщество “Диссернет”, выявившее, что диссертации 21 % ректоров российских вузов пестрят значительными некорректными заимствованиями[593]. В вопиющих случаях диссертации просто копируются с заменой одного термина на другой: например, слово “шоколад” везде заменяется словом “говядина”, а весь остальной текст остается прежним, что обеспечивает очевидно безумное содержание, которое тем не менее как-то умудряются защитить[594]. Причем “Диссернет” даже и не пытался выявлять диссертации с научными ошибками и подтасовкой данных. Мы видим только верхушку айсберга имитации научной деятельности.

Время от времени ученые намеренно проверяют качество рецензирования в научных журналах. В России знаменита история статьи под названием “Корчеватель: алгоритм типичной унификации точек доступа и избыточности”[595]. Она была создана генератором случайных текстов на английском языке и переведена машинным переводчиком на русский. В ней содержались графики, на которых время измерялось в цилиндрах, а задержка – в градусах Цельсия. Текст был бессмысленным. Однако статья получила положительную рецензию и была опубликована в российском научном журнале, признанном Высшей аттестационной комиссией. Рецензент даже не заметил подсказку в конце: “Я благодарен профессору М. С. Гельфанду, привлекшему мое внимание к проблеме публикации случайных текстов”. В итоге после скандала из списка Высшей аттестационной комиссии журнал был исключен.

Феномен успешного опубликования случайного набора слов под видом статьи, претендующей на научность, заслуживает отдельного внимания, поскольку проливает свет на особенности человеческого разума. С необычайной легкостью мы путаем бессмысленность и глубокомысленность.

В 1996 году академический журнал культурных постмодернистских исследований Social Text получил Шнобелевскую премию по литературе “за охотное опубликование работы, которую они не могли понять, названную самим автором бессмысленной”. Речь идет о статье физика Алана Сокала “Нарушая границы: к трансформативной герменевтике квантовой гравитации”[596].

В статье сообщалось, что на фундаментальном уровне физическая реальность – социальный и лингвистический конструкт. Автор бросал вызов догме, будто существует какой-то внешний мир, свойства которого не зависят от отдельных людей и человечества в целом, а законы которого люди познают с помощью некоего “научного метода”. Также заявлялось, что психоаналитическая теория Жака Лакана подтверждается недавними исследованиями по квантовой теории поля, а квантовая физика на глубоком уровне согласуется с постмодернистской философией познания. Отвергнутая научным сообществом идея морфогенетического поля, предложенная парапсихологом Рупертом Шелдрейком, объявлялась “революционной теорией квантовой гравитации” (хотя даже сам Шелдрейк никогда на такое безумие не претендовал)[597].

Сокал хотел показать, что люди часто некритично относятся к тяжелому для восприятия нагромождению слов, если за ним авторитетный автор и “правильная идеология” – в данном случае та, что ставит под сомнение объективность и рациональность научного познания, популярная среди любителей философии постмодернизма.







Последнее изменение этой страницы: 2019-08-19; Нарушение авторского права страницы

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.83.188.254 (0.016 с.)