Книга «Наукообразная чушь» Стюарта Ричи крайне душеспасительна для всех тех, кто до сих пор верит, будто бы публикация в научном журнале (особенно в «серьёзном») — это почти что гарантия абсолютной верности выводов, безупречности постановки экспериментов или хотя бы честности + ума + квалифицированности автора.

Не, я, конечно, и раньше был в курсе, что в «серьёзных» и менее серьёзных журналах публикуется много шлака, причём так происходит по причинам, которые не только провоцируются, а прямо-таки стимулируются сложившейся системой функционирования науки, однако я почему-то думал, что размах этого пира духа заметно меньше.

Автор рисует неутешительную картину: большая часть научных данных, лежащих в основе многих важных областей нашей жизни — здравоохранения, экономики, образования — либо не поддается проверке, либо откровенно неточна. Мошенничество, предвзятость, ошибки и халатность ученых и недостаточная экспертиза рецензентов рождают огромное количество недостоверных результатов, которые затем влияют на нашу жизнь.

Ричи не просто указывает на слабости научно-исследовательского процесса, но и предлагает конкретные и действенные реформы, которые могли бы помочь в борьбе с ненадежными научными практиками. Но это, естественно, никому не надо — из функционеров науки. Академиков всё устраивает.

В нашем мире, где «экспертом» легко может прослыть каждый жулик с располагающей внешностью и приятным голосом, ежедневно появляются тысячи «ученых авторитетов». Какие-то — случайно и спонтанно, а какие-то конструируются специально для промывки доверчивых мозгов. Многие из этих «публичных умников» — уважаемы и давно признаны в своих профессиональных сообществах, однако это совсем не значит, что представители этих «академических банд» на самом деле являются компетентными и полезными специалистами. Даже по тем проблемам, по которым защитили докторские диссертации. Так бывает.

Ричи описывает системные проблемы публичной презентации знаний и научных работ, разбирает, как на самом деле работает так называемая «наука», и как ученые ошибаются. Особое внимание уделяется феномену мошенничества и недобросовестности в науке. Ну, и хайпу, который почти все науч-попы хотят словить.

Результаты, подтверждающие теорию, оформляются и с помпой подаются в журналы, тогда как разочаровывающие «провалы» (как часто воспринимаются отрицательные результаты) ученые без лишнего шума бросают и переходят к следующему проекту. И это касается не только самих исследователей: редакторы журналов и рецензенты тоже решают, принимать ли статьи к публикации, на основании того, насколько интересно выглядят открытия, и не обязательно обращают внимание на то, сколь дотошны были исследователи в своей работе. И круг замыкается: зачем исследователям утруждать себя подачей в журнал статьи с отрицательными результатами, если ее шансы быть принятой к публикации ничтожны?

Это называют публикационным смещением. Оно также известно под старым названием «проблема картотечного ящика»: поскольку в таком ящике ученым предписывалось хранить все свои отрицательные результаты — скрытыми от лишних глаз. Подумайте об этом в контексте фразы «История пишется победителями», только применительно к научным результатам, либо же так: «Если у вас нет для публикации никаких положительных результатов, не публикуйте ничего вообще».

Чтобы понять, чем публикационное смещение оборачивается на практике, нам нужно подробнее обсудить, как ученые решают, что есть результаты «положительные», а что «отрицательные». А значит, как данные анализируются и интерпретируются. Мы возвращаемся к идее из предыдущей главы, когда мы говорили о сфабрикованных результатах: в числовых данных всегда есть шум. Всякому измерению и всякой выборке сопутствует некоторая случайная статистическая флуктуация — ошибка измерения и ошибка выборки. Ее не только трудно подделать человеку — ее еще и непросто отделить от сигнала, который ищут ученые. Зашумленность чисел то и дело подкидывает случайные выбросы и исключения, образуя распределения, которые могут на самом деле быть бессмысленными и обманчивыми. Скажем, когда вы видите очевидное различие по жалобам на боли между группой, принимающей ваше новое лекарство, и контрольной группой, принимающей плацебо, хотя объясняется оно чистой случайностью. Или, казалось бы, вы видите корреляцию между двумя измерениями, которая возникла абсолютно случайно и не появится снова, если исследование повторить. Или вы думаете, что обнаружили энергетический сигнал в ускорителе частиц, а это все случайные флуктуации.

Как распознать, где интересующий вас эффект, а где — прихоти случая и ошибок? А никто из «ученых» и не затрудняется этим. Главное — сделать презентацию о положительном результате, и тиснуть в журнальчик — а дальше хоть трава не расти.

И так формируется сначала кафедра, а потом и академия.