Шрифт:
Закладка:
Может, я упускаю из виду главное? Может, научно-популярным книгам как предприятию коммерческому и не нужно быть строго на сто процентов аккуратными, устойчивыми даже к придирчивой критике? Может, “легко усваиваемый” подход к описанию научных результатов, пусть и в немножко упрощенном виде, в целом целесообразен, поскольку популяризирует науку и вводит ее в жизнь людей? И разве мы не хотели бы, чтобы такие книги писали люди, которые хотя бы кивают в сторону доказательств? В подобном аргументе есть определенная ценность, но в долгосрочной перспективе это плохо. Отказ от фактов в пользу красивой истории чреват гонкой по нисходящей: научно-популярные книги будут издаваться все более оторванными от данных и неточными. Когда они неизбежно изобличаются или рекомендуемые в них изменения образа жизни не оправдывают надежд, порожденных хайпом, ущерб наносится репутации науки в целом. Книги, которые мы только что обсудили, написаны профессорами из Стэнфорда, Йеля и Беркли соответственно. Если даже ученые такого уровня не гнушаются преувеличением доказательств, то почему кто-то другой должен?
Простота научно-популярных книг также противоречит одному из фактов, которые к этому моменту повествования должны быть уже совершенно очевидны: наука сложна. Даже лучшие писатели силятся в увлекательной форме донести до читателя пилообразность научного прогресса – когда результаты часто противоречивы и неоднозначны, а самые надежные доказательства из имеющихся иногда внезапно подрываются новыми данными. Сглаживая эти тонкости и создавая впечатление, будто у сложных явлений есть простые, единичные причины и способы устранения проблем, подобные книги способствуют формированию ложного образа науки[537]. К сожалению, как мы увидим дальше, завышенные ожидания, подпитываемые популярной наукой, вероятно, даже начали влиять на саму научную практику.
Хорошие новости! Научные инновации развиваются! Во всяком случае, именно к такому выводу можно прийти, если принимать за чистую монету язык научных публикаций. В 2015 году было проанализировано, как часто определенные позитивно звучащие слова появлялись в аннотациях научных статей[538]. Аннотации – это резюме в самом начале статей, где ученые пытаются привлечь внимание читателей, и в условиях переполненного научного рынка им приходится все больше для этого стараться. В той работе был построен график: доля аннотаций, содержащих определенные слова, по годам начиная с 1974-го. Частота использования слов “инновационный”, “перспективный” и “надежный” росла экспоненциально; эпитеты “уникальный” и “беспрецедентный” стали гораздо более распространенными (не парадоксально ли?); частота использования слова “благоприятный” неуклонно росла[539]. Эпитет “прорывной” почти не встречался примерно до 1999 года, когда по какой-то причине вдруг резко пошел вверх. В среднем частота использования позитивно звучащих слов в аннотациях за изученный период увеличилась почти в девять раз: в 1974 году всего 2 % аннотаций содержали такие самовосхваления, а в 2014-м – 17,5 %. Авторы иронично заключили: “Экстраполируя динамику частоты позитивно звучащих слов за последние сорок лет на будущее, мы предсказываем – слово «новый» появится в каждой [аннотации] к 2123 году”[540].
Сомнительно, что развитие научных инноваций действительно ускорилось наряду со всплеском гиперболических выражений в научных статьях[541]. Более вероятное объяснение заключается в том, что ученые стали пользоваться таким языком чаще, поскольку это отличный способ сделать свои результаты привлекательнее для читателей и, что, пожалуй, важнее, для рецензентов и редакторов знаменитых журналов. Самые манящие журналы сообщают на своих сайтах, что ждут статей, которые имеют “большое потенциальное влияние” (Nature), являются “самыми значимыми в своей области” и “представляют новые и важные в широком контексте данные” (Science), отличаются “необычайной значимостью” (Cell) или “исключительной важностью” (Proceedings of the National Academy of Sciences)[542]. Бросается в глаза отсутствие в этом списке каких-либо упоминаний строгости и воспроизводимости, зато воздадим должное ведущему медицинскому журналу мирового уровня The New England Journal of Medicine – на его сайте заявлено, что редакторы ждут статей, отличающихся “научной достоверностью, новизной и важностью”, именно в таком порядке[543].
Резкое увеличение числа позитивно звучащих фраз в научных журналах говорит о том, что хайп не ограничен лишь пресс-релизами и научно-популярными книгами – он пропитал сам способ написания учеными статей. В научном сообществе такой тип раскрутки часто именуется понятием из политики – подачей под нужным углом. В одной работе 2010 года авторы взяли репрезентативную выборку статей о рандомизированных медицинских исследованиях с отрицательными результатами (иными словами, о тех исследованиях, где не обнаружилось разницы между испытываемым видом лечения и плацебо) и проанализировали, часто ли информация в них подавалась под нужным углом, что определялось по наличию выражений, призванных отвлечь внимание читателя от отсутствия положительных результатов[544]. Попытками подчеркнуть достоинства исследуемого вида лечения, несмотря на то что испытания он провалил, грешили 68 % аннотаций и 61 % основных текстов статей. Как минимум один случай подачи под нужным углом в каждом разделе (введение, методы, результаты, обсуждение) содержался в 20 % статей. А в 18 % подача под нужным углом начиналась сразу с названия.
Распространенная форма такой подачи под нужным углом – уклончивые формулировки, к которым ученые прибегают в случаях с p-значениями, не являющимися статистически значимыми. Вспомним, что мы обсуждали в четвертой главе: обычно, чтобы объявить эффект “статистически значимым”, требуется получить для него p-значение меньше 0,05. Статистик Мэттью Хэнкинс собрал коллекцию подлинных цитат из опубликованных статей, где p-значения упорно оставались выше этого порога, но авторы явно сильно хотели получить значимые результаты[545]:
• “тенденция в направлении к статистической значимости” (для результата с p < 0,06),
• “весьма значимый” (p = 0,09),
• “в значительной степени значимый” (p = 0,065),
• “едва ускользнувший от статистической значимости” (p = 0,0789),
• “колебался в районе статистической значимости” (p = 0,061),
• “очень близко подошел к границе статистической значимости” (p = 0,051),
• “не абсолютно значимый, но весьма вероятно” (p > 0,05).
Много