Что такое наука, и как она работает - [52]

На момент написания книги прошедшие президентские выборы в США (В 2016 году. — Прим. перев.) оказались невероятно сомнительным и противоречивым событием. Обе стороны обвинили друг друга в откровенной лжи и обмане, причем обе стороны также отрицали, что делали это сами. Политики растоптали само понятие доказательной базы: термин «фейковые новости» (fake news, поддельные новости) применялся к вещам, которые могут быть (а могут и не быть) правдой, но которые просто не нравятся тем, кто использует этот термин. Эта ложь теперь охватывает всю американскую политику. Хотя градус риторики может быть выше нормы, в этом, конечно, нет ничего нового. Если мы просто вернемся на один избирательный цикл, поразительное признание допустимости намеренного искажения данных произошло во время республиканских президентских праймериз 2012 года. Во время президентской гонки 2008 года Барак Обама раскритиковал своего оппонента Джона Маккейна следующей цитатой: «Кампания сенатора Маккейна на самом деле говорила, и я цитирую: “Если мы будем продолжать говорить об экономике, мы проиграем”». Избирательный штаб Митта Ромни изменил данные, убрав ссылку на кампанию сенатора Маккейна, вырвав цитату президента Обамы из контекста и продемонстрировав избирателям отрывок, в котором Обама говорит: «Если мы будем продолжать говорить об экономике, мы проиграем». Это создало впечатление, что Обама высказывал свою точку зрения, а не точку зрения Маккейна. Когда штаб Обамы и средства массовой информации выступили с опровержением, старший советник Ромни (Том Рат) сказал CBS News, что «это действительно был голос Обамы... Он произнес эти слова». По поводу подтасовки цитат сам Ромни сказал: «Кто подает гуся на стол, тот и поливает его соусом»[105]. Это наглое признание того, что намеренное искажение данных является обычным явлением в политике; кампания Ромни никоим образом не уникальна в этой деятельности. И хотя некоторые кандидаты и их штабы более склонны к такому мошенничеству, чем другие, искажения такого рода распространены повсеместно как в обеих основных партиях, так и среди независимых кандидатов. Стоит заглянуть поглубже в историю, и вы обнаружите, что такие маневры и практики существовали с начала Римской республики и даже намного раньше.

Как и в судебном разбирательстве, избирательный штаб не может изменить гипотезу о том, что их кандидат является лучшим претендентом на должность президента. Конечно, можно сказать, что гипотеза изменяется, когда кандидат добровольно покидает гонку, хотя это скорее происходит от неуверенности в победе, а не из-за признания того, что кандидат недостаточно хорош. Тем не менее подменять или скрывать данные перед лицом священной гипотезы — это считается не только допустимо, но и хорошо с точки зрения политической смекалки, и в этом отношении политическая деятельность чрезвычайно далека от научной.

Этот пример отнюдь не означает, что профессиональные ученые никогда не подделывают данные; иногда они это делают, и некоторых ловят за руку. Скорее, дело в том, что хотя фальсификация данных строго преследуется в науке, ограничения допустимых методов гораздо менее жесткие, чем в других областях. Иногда «гибкость данных» присутствует по похвальным и этическим причинам. Американский закон не разрешает рассматривать в суде доказательства, которые получены ненадлежащим образом (например, без ордера на обыск), и это в высшей степени этичная позиция, обеспечивающая равную защиту всех членов общества против необоснованного обыска и изъятия доказательств в чьих-то интересах. В этом общественные нормы существенно отличаются от научных, поскольку в науке нет механизмов или обстоятельств, оправдывающих отказ от данных, которые считаются правильными[106]. Следовательно, неприкосновенность данных может служить одним из критериев отличия науки от ненауки. Хотя использование этого критерия позволяет исключить другие системы, для которых данные не являются священными, это не означает, что все модальности мышления, для которых данные являются священными, подпадают под определение науки. Другими словами, так же, как и последовательность ГДМ, неприкосновенность данных является необходимым, но не достаточным условием отграничения науки, потому что существует множество систем знаний и мыслительных конструкций, которые не допускают подтасовку данных и тем не менее не могут быть отнесены к категории науки.

В этой главе я акцентирую ваше внимание на неприкосновенности данных и гибкости других частей научного подхода, в отличие от гибкости данных и неприкосновенности иных частей убеждений во многих ненаучных системах. В самом деле, способность системы мышления изменить свои взгляды на основе данных чрезвычайно важна для понимания природы науки. Как сказал известный физик Карл Саган, «...в науке нередки случаи, когда ученые говорят: “Вы знаете, это действительно хороший аргумент; я был неправ”, и они действительно меняют свои убеждения, и вы больше никогда не услышите от них старые аргументы. Это происходит не так часто, как следовало бы, потому что ученые — тоже люди, им трудно расставаться с заблуждениями. Но это происходит каждый день. Я не припомню, когда в последний раз подобное случалось в политике или религии».