именно в такую ловушку. Вул и его коллеги пришли к выводу, что проблема заключалась скорее в статистической неграмотности исследователей новой области (и, вероятно, редакторов их статей), чем в стремлении преднамеренно ввести в заблуждение. Хотя, по мнению ученых, это не оправдывало авторов: «Мы поняли, что неоправданно крупный сегмент исследований эмоций, личных качеств и социального познания проводится с использованием несовершенных и ошибочных методов, в результате чего экспериментаторы получают множество цифр, не заслуживающих доверия». Это не значит, что нужно выкинуть все интересные результаты, полученные наукой о социальном познании. Просто их следует рассматривать с долей скепсиса. Особенно результаты, опубликованные до 2009 года.
«НЕЙРОАБСУРД» – ЭТО ТЕКСТЫ, В КОТОРЫХ ПРОСТЫЕ ВЕЩИ ОПИСЫВАЮТСЯ ЗАУМНЫМИ НАУЧНЫМИ ТЕРМИНАМИ.
Если вы не придерживаетесь строгих законов статистики, то полученные результаты могут вводить в заблуждение. Сюжет одного из классических примеров крутится вокруг дохлой рыбы36. Крейг Беннетт и его коллеги из института в Дартмуте столкнулись с проблемой, связанной с необходимостью обработки гигантского объема визуальных данных, которые они пытались превратить в понятную форму. Как мы уже знаем, любой скан мозга состоит из огромного количества вокселей. Если вы пытаетесь найти те области, которые наиболее активны во время выполнения какого-то задания, вам нужно провести целый ряд (очень длинный ряд) сравнений, и вы все равно можете столкнуться с проблемой ложноположительного вывода. Поэтому вы устанавливаете некий порог. Но поскольку различия между областями, активными в разной степени, ничтожны в пропорциональном отношении при установке слишком узкого коридора допустимых значений, то все интересующие различия могут исчезнуть вместе со случайными. Тогда вы можете сказать: ладно, я буду считать достоверным различие, заключенное, к примеру, в восьми и более вокселях. Но суть-то в том, что вам надо найти способ максимально подчеркнуть контраст между активными и неактивными областями.
Работа Беннетта и его коллег показала, что все это может привести вас к весьма обманчивым выводам. Но это не конец истории. Ученые проверили установочные параметры контрастирования на своем сканере фМРТ, а потом приступили к экспериментам по распознаванию эмоций. Для этого им понадобился «фиктивный объект», состоящий из биологических тканей нужного качества. После того как тыква и мертвая курица не подошли в качестве такого объекта, они взяли целого (но мертвого) лосося, поместили его в сканер и запустили эксперимент по сравнению реакций на счастливые и печальные лица. В результате исследователи выставили установки контрастирования на правильном уровне. А потом они захотели продемонстрировать влияние различных порогов на результат исследования методов фМРТ и для этого применили несколько методов анализа к своим данным, полученным на лососе.
Оказалось, что если вы
