П'ять років тому астрофізик і науковий комунікатор Ніл де Грасс Тайсон написав у Твіттері дуже пам'ятний і гідний цитати твіт:
Землі потрібна віртуальна країна: Раціоналія (Rationalia) з конституцією в одному рядку: вся політика повинна базуватися на вагомості доказів.
Ідеальний світ Тайсона приваблює багатьох людей, які втомилися від керованої емоціями політики і політичної міжплемінної війни, яка вторглася в усі сфери суспільного життя, включаючи науку. Це сподобалося багатьом його колегам-вченим, людям, навченим об’єктивно мислити та перевіряти гіпотези на основі спостережень про світ природи.
Єдина проблема — величезна кількість доказів демонструє, чому віртуальна країна Rationalia просто ніколи не станеться.
Це тому, що для людей раціональне мислення вимагає величезної кількості енергії та зусиль. Як наслідок, більшість часу ми не мислимо раціонально. Натомість переважна більшість нашого мислення повністю керується нашою інтуїцією — нашими інстинктами, без цих настирливих і дратівливих раціональних думок.
Цю дихотомію майстерно і вишукано пояснив лауреат Нобелівської премії Деніел Канеман у його книзі «Мислення швидке та повільне» та висвітлено з акцентом на політичні розбіжності в шедеврі Джонатана Гайдта «Праведний розум» . Обидва самі по собі є фантастичними творами і дають захоплюючі пояснення того, чому люди мають різні погляди і чому їх так важко змінити.
Що ще важливіше, ця когнітивна дихотомія стосується всіх, навіть науковців. Це може бути дивним для декого (включаючи мабуть деяких вчених), позаяк ЗМІ та політики зображують вчених (принаймні тих, з якими вони погоджуються) як обдарованих магічною здатністю розпізнавати і проголошувати абсолютну істину.
Це може бути далеким від реальності. Я часто кажу людям, що різниця між вченим і звичайною людиною полягає в тому, що вчений більше усвідомлює те, чого він/вона не знає про свою конкретну область, тоді як пересічна людина не знає того, чого вона не знає. Іншими словами, усі страждають від нищівного невігластва, але вчені (будемо сподіватися) зазвичай більше усвідомлюють глибину свого незнання. Час від часу вони можуть мати ідею про те, як трохи збільшити певний обсяг знань, а іноді ця ідея може навіть виявитися успішною. Але здебільшого вони витрачають час на роздуми про глибоку прірву знань, характерних для їхньої галузі.
Вченим часто заважають їхній власний багаторічний досвід і потенційно оманлива інтуїція, яка в результаті розвинулася. У книзі Virus Мисливець автори Сі Джей Пітерс і Марк Олшакер розповідають, як колишній директор CDC зауважив, що «молоді, недосвідчені співробітники EIS (Служби епідемічної розвідки), яких CDC зазвичай відправляли для розслідування таємничих спалахів захворювань та епідемій, насправді мали певну перевагу над своїми більш авторитетними і досвідченими колегами. Маючи першокласну підготовку та підтримку всієї організації CDC, вони не бачили достатньо, щоб мати заздалегідь встановлені думки, і, отже, могли бути більш відкритими до нових можливостей і мали енергію для їх реалізації». Експерти також жахливо роблять прогнози, і, як пояснив дослідник і автор Філіп Тетлок у своїй книзі Згідно з політичним судженням експертів , вони не точніші в прогнозуванні, ніж пересічна людина. Більш недавні невдачі моделей прогнозування пандемії тільки підсилили цей висновок.
Більшість успішних вчених можуть простежити свої визначні досягнення в роботі, яка була на початку їхньої кар'єри . Це відбувається не тільки тому, що вчені отримують більшу безпеку роботи, але й тому, що їм заважають власний досвід та упередження. Коли я був лаборантом наприкінці 90-х, я пам’ятаю, що запитав в імунолога його поради щодо експерименту, який я планував. У підсумку він навів мені купу причин, чому не було жодного хорошого способу провести цей експеримент і отримати корисну інформацію. Я розповів постдоку про цю зустріч, і я пам’ятаю, як вона сказала: «Не слухай його. Цей хлопець може відмовити вас від будь-чого». Досвідчені вчені чітко усвідомлюють, що не працює, і це може призвести до небажання ризикувати.
Науковці працюють у жорсткому конкурентному середовищі, де вони змушені витрачати більшу частину свого часу на пошук фінансування для досліджень шляхом безкінечного написання ґрантів, переважна більшість з яких не фінансуються. Щоб бути конкурентоспроможними за цей обмежений пул, дослідники надають найбільш позитивний вплив на свою роботу та публікують свої найпозитивніші результати. Навіть якщо дослідження відхиляється від того, що було заплановано спочатку, рукопис в результаті рідко читається таким чином. І цей тиск часто призводить до того, що аналіз даних потрапляє в діапазон, схильний до помилок, від більш невинного підкреслення позитивних результатів до іґнорування негативних або суперечливих даних і до відвертої вигадки. Докладні приклади цього наводить автор Стюарт Річі у своїй книзі « Наукова фантастика: як шахрайство, упередженість, недбалість і реклама підривають пошук істини».. Річі не тільки пояснює, як наука спотворюється через тиск на визнання та фінансування з боку вчених з добрими намірами, він вникає в криваві подробиці про деяких з найбільш плідних шахраїв. Ще одним чудовим ресурсом, який висвітлює наукові помилки та зловживання дослідженнями, є веб-сайт Retraction Watch . Величезна кількість відкликаних робіт, багато з яких одними і тими ж науковцями , підкреслюють важливість документування та боротьби з науковим шахрайством.
Проблеми зі звітністю та відтворенням даних досліджень відомі роками. У 2005 році професор Стенфордського університету Джон Іоаннідіс, один із найбільш цитованих вчених , опублікував одну з найбільш цитованих статей (понад 1600), чому більшість опублікованих результатів дослідження є помилковими . У дослідженні Іоаннідіс використав математичне моделювання, щоб показати, «що для більшості дизайнів та налаштувань дослідження, швидше за все, твердження дослідження буде хибним, ніж істинним. Більше того, для багатьох сучасних наукових галузей заявлені результати досліджень часто можуть бути просто точними показниками переважаючого упередження». Іоаннідіс також запропонував шість наслідків, які випливають із його висновків:
1. Чим менші дослідження, проведені в науковій галузі, тим менша ймовірність, що результати дослідження будуть правдивими.
2. Чим менші розміри ефекту в науковій галузі, тим менша ймовірність того, що результати дослідження будуть правдивими.
3. Чим більша кількість і менший вибір перевірених зв'язків у науковій галузі, тим менша ймовірність того, що результати дослідження будуть правдивими.
4. Чим більша гнучкість у дизайні, визначеннях, результатах та аналітичних способах у науковій галузі, тим менша ймовірність того, що результати дослідження будуть правдивими.
5. Чим більші фінансові та інші інтереси та упередження в науковій галузі, тим менша ймовірність того, що результати дослідження будуть правдивими.
6. Чим гарячіша наукова галузь (з більшою кількістю наукових команд), тим менша ймовірність того, що результати дослідження будуть правдивими.
Якщо ви уважно подивитеся на список, то 5 і 6 повинні кинутися в очі. Ось ближче:
«Наслідок 5: чим більші фінансові та інші інтереси та упередження в науковій галузі, тим менша ймовірність того, що результати дослідження будуть правдивими. Конфлікт інтересів і упередження можуть посилити упередженість. Конфлікти інтересів дуже поширені в біомедичних дослідженнях, і, як правило, вони недостатньо та рідко повідомляються. Упередження не обов’язково мають фінансове коріння. Вчені в певній галузі можуть бути упереджені виключно через їхню віру в наукову теорію або відданість власним висновкам. Численні, здавалося б, незалежні університетські дослідження можуть проводитися лише для того, щоб дати лікарям і дослідникам кваліфікацію для просування по службі або перебування на посаді. Такі нефінансові конфлікти також можуть призвести до викривлених звітних результатів та інтерпретацій. Престижні дослідники можуть придушити через процес експертної оцінки появи та поширення висновків, які спростовують їхні висновки, таким чином прирікаючи свою сферу діяльності на увічнення хибної доґми. Емпіричні дані експертного висновку показують, що це вкрай ненадійно».
«Наслідок 6: чим активніша наукова галузь (з більшою кількістю наукових команд), тим менша ймовірність, що результати дослідження будуть правдивими. Цей, здавалося б, парадоксальний наслідок випливає з того, що, як було зазначено вище, PPV (позитивне прогностичне значення) ізольованих результатів зменшується, коли багато груп дослідників залучені в одну й ту саму область. Це може пояснити, чому ми іноді бачимо велике хвилювання, за яким швидко слідують серйозні розчарування в сферах, які привертають широку увагу. Оскільки багато команд працюють на одному полі та отримують величезні експериментальні дані, час має важливе значення для подолання конкуренції. Таким чином, кожна команда може визначити пріоритет у досягненні та поширенні своїх найбільш вражаючих «позитивних» результатів …»
Упереджені вчені через свої переконання, мотивовані надмірною увагою, і, таким чином, віддаючи перевагу позитивним результатам, – все це надзвичайно очевидні джерела упередженості в дослідженнях SARS-CoV-2. Іоаннідіс та його колеги опублікували значну кількість опублікованих досліджень SARS-CoV-2 , відзначаючи, що «210 863 статті мають відношення до COVID-19, що становить 3,7% з 5 728 015 статей з усієї науки, опублікованих та проіндексованих у Scopus за період 1 січня. 2020 року до 1 серпня 2021 року». Автори статей, пов’язаних з COVID-19, були експертами майже в кожній галузі, включаючи «рибне господарство, орнітологію, ентомологію чи архітектуру». До кінця 2020 року, написав Іоаннідіс , «..Тільки в автомобільній техніці не було науковців, які публікують інформацію про COVID-19. На початку 2021 року автомобільні інженери теж сказали своє слово..». Інші також прокоментували «ковідізацію» досліджень, підкреслюючи зниження якості досліджень, оскільки COVIDо-манія виштовхнула дослідників із непов’язаних галузей до найгарячішої та найприбутковішої гри в місті.
Як я вже говорив у двох попередніх публікаціях, універсальне маскування та повідомлення про шкоду COVID для дітей були непоправно політизовані та спотворені через нестримну упередженість ЗМІ, політиків, науковців та організацій охорони здоров’я. Але справжнім винуватцем може бути сама громадськість і перша в світі культура безпеки з нульовим ризиком, яка заохочувала всіх цих гравців перебільшувати шкоду, щоб примусити зміни в поведінці інакодумців. Більше того, більшість поступливих людей, які «серйозно сприймають пандемію», хочуть знати, що всі жертви, на які вони погодились, того варті.
Тому, вчені та ЗМІ із задоволенням додають:
«..Уявіть, якби ви були вченим і знали, що сприятливий висновок вашого дослідження призведе до миттєвого визнання The New York Times, CNN та інших міжнародних ЗМІ, тоді як несприятливий результат призведе до виснажливої критики з боку ваших колег, особистих нападок і цензури в соціальних мережах та труднощів з публікацією результатів. Як би хтось відповів на це?»
Відповідь очевидна. Переважне бажання наляканої громадськості отримати докази втручань, які ефективно усувають ризик зараження, неминуче тисне на вчених, щоб вони надали ці докази. В ідеалі визнання цієї упередженості призведе до посилення скептицизму з боку інших вчених і ЗМІ, але цього не сталося. Перебільшені твердження про ефективність втручань і перебільшення шкоди для сприяння їх прийняттю стали нормою у звітах про пандемії.
Як я вже говорив у попередній публікації , найкращий спосіб пом’якшити упередженість у дослідженні – це запросити дослідників нейтральних партнерів для повторення роботи та співпраці в додаткових дослідженнях. Можливість зробити всі дані доступними для громадськості та інших науковців також заохочує до критичних оглядів, а отже робить дослідження потенційно більш точними та менш упередженими. Публічна доступність наборів даних і документів призвела до покращення прогнозування пандемії та вивела можливість лабораторного витоку SARS-CoV-2 з тіні теорії змови та просвітила громадськість.
Через відкриті дані та прозору документацію інші скаржилися на те, що цими ресурси зловживали диванні науковці або вчені, які займалися дослідженнями поза межами своїх відповідних сфер, що призвело до величезної, заплутаної купи оманливої інформації. Проте, навіть якщо науковий процес обмежується лише «експертами», переважна більшість досліджень дає дуже мало цінної або точної інформації для інших дослідників або широкої громадськості.
Тільки завдяки жорсткому природному відбору та процесу перевірки, кращі ідей виживають за межами їхнього початкового ажіотажу. Важливо також зазначити, що групи дослідників у певній галузі можуть бути настільки паралізовані внутрішніми та політичними упередженнями та токсичним груповим мисленням, що лише ті, хто не в своїй галузі, можуть привернути увагу до проблеми. Тому здатність інших вчених і громадськості допомагати в довгостроковому, корекційному процесі науки є найкращим способом наблизитися до істини, незважаючи на наші колективні недоліки.
Стів Темплтон
Доцент мікробіології та імунології Медичної школи Університету Індіани – Terre Haute. Раніше CDC/NIOSH. Імунологія інфекційних захворювань.
https://brownstone.org/articles/the-problem-with-science-is-scientists/
