охватили более миллиона акров, уничтожив тысячи зданий и убив сорок семь человек. Затем последовала самая дорогостоящая за всю историю штата ликвидация последствий стихийного бедствия, на которую ушло 1,3 миллиарда долларов[613]. Для организации работ привлекли инженерный корпус армии США, а он, в свою очередь, нанял местных подрядчиков для разбора огромных завалов, что оставил после себя огонь. Но инженерный корпус допустил критическую ошибку: он платил по тоннам. Чем тяжелее груз, тем больше денег получали подрядчики – и некоторые из них пользовались этим, доводя ситуацию до абсурда. Один свидетель сообщил, что видел, как рабочие “накачивали груз жидкой грязью”. Другие подрядчики начали “слишком много копать”: вместо того чтобы просто собирать всякие обломки, они рыли огромные новые ямы, иногда даже разрушая фундаменты жилых домов, и набивали свои грузовики землей и бетоном. В итоге правительству Калифорнии пришлось заплатить еще три с половиной миллиона долларов после ликвидации последствий, чтобы привлечь новых рабочих и засыпать все ямы, вырытые предыдущими подрядчиками.

То был классический случай порочного стимула. Инженерный корпус поощрял не очистку территорий, а просто наличие грузовика потяжелее, невольно создавая новые проблемы. Нетрудно вспомнить аналогичные примеры из других областей: стимулы для журналистов, поощряющие доходы, а не оригинальные репортажи, что приводит к появлению бездарных статей-приманок; стимулы для учителей, поощряющие школьные рейтинги, а не обучение, что порождает сомнительные отметки; стимулы для политиков, поощряющие краткосрочные результаты голосования, а не долгосрочные решения, из-за чего субсидируются отрасли промышленности, использующие ископаемое топливо[614]. В этой главе мы разберем стимулы, встроенные в сегодняшнюю научную практику, и зададимся вопросом, поощряют ли они объективность – или что-то совсем иное.

До сих пор мы обсуждали, как ученые фабрикуют данные, прячут в “картотечный ящик” и подвергают p-хакингу исследования, не проверяют на наличие ошибок и раздувают результаты. В итоге сложилась картина научной практики, в корне противоречащая идеалу науки, и мы подробно разбирали, как это произошло. Единственный кусочек пазла, пока остававшийся за кадром, – почему. Большинство ученых говорят, что выбрали свою карьеру из-за непреходящего интереса к природе, благодаря вдохновлявшему учителю или наставнику либо в силу желания принести пользу обществу[615]. И когда их прямо спрашивают, подавляющее большинство одобряет все четыре мертоновские нормы: универсализм, бескорыстность, коллективизм и организованный скептицизм[616]. Так почему же люди, ставшие учеными из-за любви к науке и ее принципам, в конечном счете так плохо по отношению к ней поступают?

Частично ответ на этот вопрос стал очевиден еще в предисловии, когда я рассказывал о своей попытке воспроизвести исследование паранормального и о мгновенном отказе из журнала: отрицательные результаты и исследования-повторения мало интересуют научные журналы, несмотря на свою исключительную важность для целостного представления какой-либо проблемы. Поскольку работы, сообщающие о положительных, ярких, новых, интересных результатах, поощряются куда больше других, это побуждает ученых создавать именно их в ущерб всему остальному. А чтобы убедить рецензентов и редакторов, что подаваемые на рассмотрение статьи действительно обладают всеми этими качествами, слишком многие ученые в итоге обходят или нарушают правила.

В этой главе мы заглянем еще дальше. И обнаружим, что система поощрения в науке порождает одержимость не только определенными видами работ, но и самими публикациями. Система побуждает ученых не заниматься наукой, а просто удовлетворять своим собственным извращенным требованиям. Порочные стимулы лежат в основе очень многих сомнительных практик, подрывающих наши исследования.

Иногда говорят, в основном серьезно, что последним истинным научным экспертом был Чарльз Дарвин. Он знал все, что можно было тогда знать о его области, естественной истории, в немалой степени благодаря масштабным экспедициям и сети собеседников-ученых, которых он, по его собственным словам, “донимал письмами”[617]. В наше время невозможно стать таким всезнающим экспертом, как Дарвин, ни в одной научной области. Ведь сейчас мы в научных трудах утопаем. Современный Дарвин должен был бы умудряться изучать порядка четырехсот тысяч новых статей по биологическим и биомедицинским наукам в год; а по всем научным дисциплинам за 2013 год, например, было опубликовано 2,4 миллиона новых работ[618]. При анализе данных за всю историю науки выяснилось, что рост числа статей ускоряется: в период с 1650 по 1750 год ежегодный прирост составлял 0,5 %, с 1750 по 1940 год – 2,4 %, а с тех пор – 8 %. Этот последний показатель означает, что вся научная литература удваивается в объеме каждые девять лет[619]. В некотором смысле это усовершенствование: коллективно люди сейчас знают о мире гораздо больше, чем в прошлые века. Но стоит задуматься: отражает ли этот резкий скачок количества статей только лишь прирост наших знаний?

Есть причины думать иначе. Вероятно, самый известный пример стимула в науке, вызывающего тревогу, – это схема “деньги за публикации”. С начала 1990-х годов китайские университеты проводят политику выплаты ученым (во всяком случае, в естественных науках) денежной премии за каждую статью, опубликованную в ведущем международном научном журнале. Подробности неясны (в одном из наиболее полных расследований этого вопроса отмечается, что многие договоренности по оплате держатся в тайне), но основная идея заключается в том, что денежное вознаграждение зависит от престижности журнала, в котором выходит статья, и существенно возрастает для топовых изданий[620]. Если ученый публикует статью в Nature или Science, он может рассчитывать, по крайней мере в некоторых китайских университетах, на вознаграждение, во много раз превышающее его годовую зарплату.

Похоже, в Китае эта политика наиболее распространена и потенциально выгодна, однако другие версии той же прямой схемы “деньги за публикации” зафиксированы в качестве государственной политики в Турции и Южной Корее, а также в некоторых университетах других стран, включая Катар, Саудовскую Аравию, Тайвань, Малайзию, Австралию, Италию и Великобританию[621]. Плата за публикации плохо сочетается с мертоновской нормой бескорыстности: ученые в своей работе должны быть движимы не финансовыми интересами[622].

Прямая схема “деньги за публикации” относится к числу наиболее грубых приемов, используемых университетами для того, чтобы побудить ученых публиковаться как можно чаще, однако еще исследователи находятся под более тонким – но все равно остро ощущаемым – финансовым давлением. На академическом рынке труда решения о найме и продвижении по службе основываются в немалой степени на том, сколько в вашем резюме значится статей и в каких журналах они опубликованы. Иметь за душой слишком мало работ и опубликовать их в безвестных изданиях – значит серьезно уменьшить свои шансы получить или сохранить работу. В американской академической системе решение, дать ли кандидату постоянную штатную должность (тогда старший преподаватель – это самая низкая ступень – становится