Что такое наука, и как она работает - [92]

Например, если кто-то разрабатывает скрининговый тест на инфекцию ВИЧ, то статистический порог положительного срабатывания следует установить максимально низким; другими словами, тест должен выявлять 100 % случаев заболевания. За это неизбежно придется заплатить некоторым количеством ложных срабатываний. Однако цена пропуска реальных случаев ВИЧ — скорая смерть для инфицированных пациентов и опасность заражения для окружающих. Стоимость ложных срабатываний тоже не равна нулю, так как они могут вызвать ужасные моральные страдания у тех, кто получит ложноположительные результаты теста, вплоть до потребности в психологической помощи; за положительным результатом должен следовать специальный подтверждающий тест, назначение которого — минимизировать ложноположительные результаты. Почему бы в первую очередь не использовать подтверждающий тест для скрининга? Потому что это дало бы много ложных отрицательных результатов и пропустило бы некоторые случаи (см. раздел об игнорировании статистической базы в главе 7).

Практика контролируемых испытаний, повторений и больших размеров выборки частично снижает неопределенность, но никогда не устраняет ее. Статистика может дать количественную оценку остающейся неопределенности. Наука не только понимает и признает, что она будет делать ошибки, но и благодаря статистической теории, о которой шла речь ранее, она может оценить, как часто она будет делать ошибки, и долю ошибок, которые допустимо иметь в отношении конкретных наблюдений. Таким образом, дело не в том, что наука «делает все правильно» на практике; наоборот, наука лучше всех понимает, как часто она будет ошибаться, что дает ей более разумную уверенность и/или скептицизм по поводу своих выводов[209]. Это еще одна причина, по которой вы никогда не найдете для себя в науке той уверенности, которую предлагают другие системы убеждений, поскольку одна из задач науки заключается в том, чтобы уделять особое внимание неопределенности — смело смотреть ей в глаза и определять ее количественно. Наука может быть вполне уверена в своей неопределенности, и именно на этом она ограничивает (или, по крайней мере, должна ограничивать) уверенность, которую вкладывает в свои утверждения.

Этот подход не встречается во многих других системах мышления, которые сосредоточены на отдельных свидетельствах, без оценки вероятности того, что такие свидетельства отражают реальную картину мира или являются просто случайным явлением. По причинам, объясненным в предыдущих главах, людям может казаться, что многие вещи просто не могли произойти случайно, что они должны быть наполнены смыслом, но это лишь присущее людям искажение восприятия — статистические методы и анализ помогают нам оценить, в какой степени достоверны наши наблюдения и их интерпретация.

Различие между научной практикой и другими видами наблюдательной деятельности

Простые американцы как группа, по-видимому, в значительной степени доверяют науке как источнику новых технологий, знаний, лекарств и т. д. Действительно, американцы не только пользуются продуктами науки, но и направляют огромные суммы налоговых сборов на финансирование научных исследований. Американцы также твердо верят в паранормальные явления. Согласно опросу Гэллапа 2005 года, трое из каждых четырех американцев верят в паранормальные явления, при этом 41 % верят в экстрасенсорное восприятие, 37 % полагают, что в домах могут быть привидения, 32 % верят в призраков, 26 % — в ясновидение, 25 % — в астрологию, 21 % — в мысленное общение с мертвыми и 21 % верят в ведьм[210].

В поиске границы между научной и ненаучной мыслями полезно сосредоточить внимание на той области, где сталкиваются научная практика и другие системы убеждений. Как я говорил ранее, не существует причин, по которым один подход должен быть заведомо правильным, а другой — нет, но есть фундаментальные различия, которые действительно выглядят принципиальными и непреодолимыми. Одно из таких глубоких различий, о котором говорится в этой главе, заключается в том, как разные системы убеждений решают проблему ошибочного принятия случайных событий за важные данные наблюдений. Стоимость этого вопроса довольно высока. Американцы тратят огромные деньги на гадалок, экстрасенсов, толкователей карт Таро и другие, более экзотические способы предсказания будущего. Хотя для некоторых это может служить разновидностью развлечения, большинство людей, пользующихся подобными услугами, скорее всего, действительно надеются получить информацию о будущем, в соответствии с которой они могут действовать. Другими словами, они хотят достичь большей способности предсказывать и контролировать, что также является основной целью и назначением науки. Так что мотивации в чем-то схожи, если не идентичны.

Хотели бы вы знать, помогает ли вам лекарство, прописанное врачом, или, наоборот, причинит вам вред? Скорее всего, большинство людей ответят утвердительно на этот вопрос, и именно поэтому существуют медицинские исследования и научные испытания, а Федеральная комиссия по обороту лекарственных средств не позволяет фармацевтическим компаниям выводить лекарства на рынок без проведения контролируемых исследований. Опять же, по мере изучения склонности людей делать ошибки в наблюдениях научная практика изменяет свои правила, пытаясь сгладить последствия таких ошибок. Негативные последствия пренебрежения статистической базой, слепота к отрицательным результатам и систематические ошибки наблюдений смягчаются путем проведения рандомизированных контролируемых испытаний, в которых ни участники, ни исследователи не знают, какая группа что получает. Кроме того, объектом пристального внимания является сам процесс рандомизации. Ученые исследуют различия между группами (кроме экспериментального фактора), чтобы уменьшить или, по крайней мере, понять вероятность совпадения непредвиденных факторов, ведущих к ошибочному результату. Другими словами, позволяет ли рандомизация сформировать группы, где единственное различие, о котором мы знаем, — это изучаемая переменная? Статистика позволяет вычислить четкое значение вероятности ошибки и уровень уверенности в своих выводах, давая точные вероятностные оценки того, что любые воспринимаемые различия вызваны исключительно случайностью или что истинное различие было упущено. Более того, итеративный характер науки таков, что текущие результаты продолжают подвергаться сомнению, так что даже если ошибки сделаны, они, скорее всего, рано или поздно будут исправлены.