home   |   А-Я   |   A-Z   |   меню


У больших эффектов должны быть большие объяснения

Файри Кушман

Доцент психологии, Гарвардский университет.

Многих ученых соблазняет двухступенчатый путь к успеху: сначала обнаружить какое-то значительное явление (big effect, «большой эффект»), а затем найти для него объяснение. За этим подходом скрывается негласная теория, согласно которой у больших эффектов всегда есть большие объяснения (big explanations). И ученых больше интересуют не явления, а объяснения – ведь и Ньютон, в конце концов, знаменит не тем, что показал нам, что и яблоки, и небесные тела на своих орбитах умеют падать, а тем, что объяснил, почему это происходит. Поэтому, если негласная теория ошибочна, значит, очень многие в научном мире, фигурально выражаясь, «лают не на те деревья».

Разумеется, существует альтернативный и вполне адекватный способ объяснить большой эффект – не одно большое объяснение, а взаимодействие множества мелких. Но эта ситуация гораздо хуже, чем просто не то дерево, – можно сказать, что это безнадежно неправильное дерево. Если вы просто ошибаетесь, то вы рано или поздно все равно получите до обидного простое объяснение. Однако в безнадежном случае в вашем распоряжении окажется так много спутанных в узлы объяснений, что для их распутывания и извлечения из них хоть какой-нибудь пользы потребуются огромные усилия.

Итак, как же лучше объяснять большие эффекты – при помощи одного большого объяснения или множества мелких? Пожалуй, у этого вопроса нет простого и однозначного ответа (все-таки наше дерево совершенно безнадежно!). Однако мы можем использовать достаточно простую модель для того, чтобы выдвинуть обоснованную догадку.

Предположим, что мир состоит из трех типов объектов. Прежде всего в нем есть рычаги, за которые можно тянуть. Каждое такое действие влечет за собой наблюдаемые эффекты или последствия (мигает лампочка, звенит колокольчик, падает яблоко). Наконец, имеется и скрытый уровень каузальных сил (объяснений), которые связывают рычаги с эффектами.

Чтобы более наглядно представить себе этот игрушечный мир, я смоделировал его на своем компьютере. Прежде всего я создал тысячу рычагов. Каждый рычаг активировал от одного до пяти скрытых механизмов: первые 200 рычагов активировали лишь по 1 механизму каждый, следующие 200 рычагов активировали по два механизма, и так далее. В рамках моей модели каждый механизм представляет собой число, взятое из нормального распределения со средним значением, равным 0. После этого я суммировал эффекты действия скрытых механизмов, активированных с помощью каждого рычага. Поэтому 200 рычагов создавали такой же эффект, что и единственное число, взятое из нормального распределения, еще 200 рычагов создавали эффект, равный сумме 2 таких чисел, и так далее.

Таким образом, у меня появился список из тысячи эффектов различного масштаба. Некоторые из них были значительными (весьма негативными или весьма позитивными); другие были незначительными (близкими к 0). Я пригляделся к 50 самым незначительным эффектам, поскольку мне было интересно: какая доля из них возникла в результате действия единственного, взятого в отдельности механизма? Таковых оказалось 11 из 50. Затем я проверил, сколько эффектов возникло в результате совместного действия 5 механизмов. Их оказалось 6 из 50. Таким образом, у самых незначительных эффектов, похоже, оказалось меньше всего объяснений.

После этого я посмотрел на 50 самых значительных эффектов и обнаружил, что у них, как правило, имеется намного больше объяснений. У 25 значительных эффектов имелось по 5 объяснений; ни 1 большой эффект не имел единственного объяснения. Первый из эффектов с единственным объяснением занимал 103-е место по своему размеру. (Эти примеры помогают более наглядно понять, что именно я хочу сказать, однако суть явления может быть описана с помощью более общего определения – величина стандартного отклонения суммы двух не коррелирующих между собой случайных переменных выше, чем величина стандартного отклонения каждой их них в отдельности.)

Итак, если исключительная цель какого-то ученого состояла в поиске простых объяснений, то в моем игрушечном мире ему (или ей) следовало бы избегать самых больших эффектов и сосредоточиться на обнаружении самых незначительных. Однако тут ученый мог бы почувствовать себя обманутым, поскольку такой метод позволяет найти лишь наименее важные влияния. Пытаясь найти хотя бы грубый баланс между простотой (несколько объяснений) и влиятельностью эффекта (большие объяснения), я рассчитал своего рода «ожидаемую ценность» эксперимента для эффектов различного масштаба – то есть вероятность выявления эффекта, имеющего одну причину, умноженную на величину эффекта. Как вы легко догадаетесь, наивысшее значение ожидаемой ценности приходилось примерно на середину диапазона величин эффекта. Судя по всему, баланс дружит с умеренностью.

Конечно, моя модель требует некоторых оговорок. Большинство ученых способны создать работающие каузальные (обеспечивающие связь между причиной и следствием) механизмы, имеющие более одного измерения – некоторые даже управляются сразу с пятью! Кроме того, реальные каузальные механизмы, которые исследуют ученые, намного более сложны, чем моя модель. Одно объяснение может быть связано с множеством эффектов; множество объяснений связаны между собой нелинейным образом; объяснения могут коррелировать, но одно при этом не обязательно будет причиной, а другое – следствием; и так далее.

Тем не менее нам все же стоит отправить в отставку ту самую негласную теорию, согласно которой наибольшего внимания заслуживают наибольшие эффекты. Подозреваю, что у каждого ученого найдется любимый пример, опровергающий эту теорию.

Если взять область моих собственных научных штудий, то здесь целые моря чернил были пролиты в спорах по довольно заурядному вопросу – так называемой «проблеме вагонетки». Представьте себе неуправляемую вагонетку, несущуюся на огромной скорости на пятерых рабочих. Вы можете либо ничего не делать, либо спасти рабочих, поставив на пути вагонетки еще одного человека (чтобы она сбила только его одного, а не пятерых). Что вы выберете? Большинство из нас считает неправильным толкнуть на рельсы одного человека ради спасения пятерых. Этот мысленный эксперимент очень популярен, поскольку он описывает чрезвычайно большой эффект, а его объяснение при этом совсем не очевидно. Однако после многолетних исследований, проведенных во множестве лабораторий, ученые пришли к согласию о том, что этот эффект не имеет единственного объяснения. В сущности, мы способны узнать намного больше при изучении эффектов меньшего размера, имеющих единственный результат и единственную причину.

Это вполне естественно – возносить хвалы исследованиям, которые позволяют нам обнаруживать большие эффекты, и теориям, пытающимся их объяснить. И эти хвалы часто совершенно оправданы – не в последнюю очередь потому, что в мире и в самом деле существуют масштабные проблемы, требующие достаточно смелых научных решений. Однако наука может продвигаться вперед лишь с той скоростью, с которой формулируются лучшие из ее объяснений. И часто самые элегантные из них вырастают из эффектов, имеющих весьма скромные пропорции.



Научный метод Мелани Суон | Эта идея должна умереть. Научные теории, которые блокируют прогресс | Наука – это только «большая» наука Сэмюел Арбесман



Loading...