то уже рассказываем себе историю. Мы не можем рассматривать объективные факты, не составляя, осознанно или нет, сюжета, который придаст этим фактам смысл. И проиллюстрировать это можно примером из жизни ученых – людей, которые – и по натуре, и по призванию – должны быть одержимы фактами и совершенно не склонны к предвзятому подтверждению.
За последние двадцать лет все больше научных экспериментов, информация о которых опубликована в академических изданиях, оказалось невозможно повторить с описанным результатом. В медицине и экспериментальной психологии бушует «кризис репликации». Одна из наиболее цитируемых статей об этом так и озаглавлена: «Почему результаты большинства опубликованных исследований ложные». Конечно, этому есть множество объяснений, но склонность к подтверждению играет среди них важнейшую роль.
Теоретически научный метод должен надежно защищать от риска предвзятого подтверждения. К примеру, если мы испытываем новое лекарство, то основная часть экспериментов не должна быть направлена на доказательство его эффективности. Вместо этого мы должны серьезно проверять «нулевую гипотезу» – что лекарство не работает. Если результат эксперимента с достаточной вероятностью опровергает нулевую гипотезу, тогда альтернативная гипотеза – что лекарство работает – будет скорее верна, а заключение исследования положительным. Формально процесс научного исследования должен идти в противоположном направлении, чем подсказывает нам интуиция, и прежде всего искать возможные опровержения первоначальной гипотезы.
На практике все несколько сложнее. Научные исследования проводятся в рамках длительных проектов и требуют принятия большого количества решений. Ученым нужно определить конкретные параметры исследования, провести эксперименты, решить, какие данные принять, а какие отбросить как ошибочные, а потом выбрать, какие именно результаты опубликовать. В процессе исследователи сталкиваются с множеством методологических вопросов, на каждый из которых существует несколько приемлемых ответов. И если не брать во внимание примеры намеренной фальсификации данных (которые довольно редки), выбор ответов и создает пространство для влияния склонности к подтверждению. Имея самые благие намерения и проявляя абсолютную добросовестность, исследователь тем не менее может влиять на результат работы, приближая его к той гипотезе, которую стремится доказать. И если это влияние не слишком ярко выражено, то его могут не заметить в процессе экспертной оценки. Так и получается, что научные журналы публикуют «ложно положительные» исследования, которые кажутся технически безупречными и соответствуют всем требованиям статистической значимости. Вот только результаты этих исследований невозможно повторить.
Например, в 2014 году авторам статьи в журнале «Психология, государственная политика и право» пришлось сообщить о неточности в уже опубликованной работе: ошибка в статистическом анализе привела к преувеличению полученного результата. Знаете,
