Вычисления для каких-то групп он перепроверил на предмет ошибок, а для других – нет. Еще между измерениями с помощью семян и измерениями с помощью более надежных свинцовых дробинок было расхождение – и для черепов черных и индейцев оно было больше, чем для белых, а значит, ошибки в измерениях с помощью семян происходили избирательно. Позднее Гулд предложил “вероятный сценарий” того, как это могло происходить:
Мортон, проводя измерения с помощью семян, берет угрожающе большой череп черного, небрежно его заполняет и несколько раз легонько встряхивает. Затем берет удручающе мелкий череп кавказца, усердно его трясет и сильно нажимает большим пальцем [294] в районе большого затылочного отверстия [находится в основании черепа, через это отверстие входит позвоночник]. Это происходит легко, без сознательных побуждений; ожидания – мощное руководство к действию [295].
Таким образом у Мортона получалось бы, что черепа популяций белых крупнее, чем небелых. И действительно, все его огрехи смещали результаты в том же направлении. Ошибки, как выразился Гулд, отражали “тиранию априорного предпочтения”, то есть убеждение Мортона в превосходстве белых [296]. Если анализировать данные должным образом, то различия между черепами разных этнических групп оказывались бы совсем незначительными – уж точно не на чем было бы выстраивать расовую иерархию. И это не единичная история. Те же уроки о влиянии предвзятости, говорил Гулд, вероятно, применимы ко всей науке: “Подозреваю, что неосознаваемые или слабо ощущаемые жульничество, искажение и манипулирование данными широко распространены, повальны и неотвратимы в профессии, присваивающей статус и авторитет за аккуратные и недвусмысленные открытия” [297].
Гулд был абсолютно прав. Написал он эти слова в 1970-х, и с тех пор стало еще очевиднее: ученые регулярно проводят свои исследования таким образом, что до сознательного мошенничества не доходят, однако же сильно сдвигают шансы в свою пользу. И хотя далее мы вернемся к идеологическим предубеждениям ученых, политические взгляды, включая те, что подобны расовым предрассудкам, приписанным Гулдом Мортону, не являются главной темой этой главы. Прежде всего нас будут интересовать предубеждения, связанные с самим научным процессом: пристрастие к получению наглядных либо ярких результатов, подтверждение излюбленной теории или опровержение аргумента, выдвигаемого конкурентом. Любого из них может быть достаточно, чтобы спровоцировать неосознаваемое манипулирование данными, а в некоторых случаях – полное исчезновение неудовлетворительных результатов.
Ирония налицо. Как мы обсуждали, наука олицетворяет наше максимальное приближение к объективности: это процесс, способный преодолеть индивидуальные предубеждения благодаря тому, что чья угодно работа подвергается рецензированию и тщательной проверке. Однако, слишком сосредотачиваясь на этом идеальном представлении о науке как о непогрешимом, беспристрастном методе, мы забываем, что на практике предубеждения преследуют нас на каждом этапе процесса: при чтении предыдущих трудов, продумывании исследования, получении данных, анализировании результатов и принятии решения, публиковать ли их [298]. Тенденция не замечать эти предубеждения превращает научную литературу, которая должна представлять собой точное изложение всего добытого человечеством знания, в крайне субъективный сплав правды и самообмана [299].
Мы начнем эту главу с обсуждения такого предубеждения, которое затрагивает всю научную литературу в целом. Затем присмотримся к тому, как предубеждения влияют на результаты индивидуальных исследований. Для этого нам потребуется совершить небольшой экскурс в статистические методы, чтобы увидеть, как они используются, неверно применяются и неправильно понимаются учеными, анализирующими свои данные. И наконец, мы рассмотрим множество сил, как внутренних, так и внешних, отталкивающих ученых от истины.
Есть такой старый как мир философский вопрос: “Почему существует нечто, а не ничто?” Мы вправе сформулировать похожий вопрос о научном процессе: почему в исследованиях всегда находят что-то, а не ничего? Когда читаешь в газете научный раздел, простительно подумать, что прогнозы ученых постоянно оправдываются, а гипотезы вечно подтверждаются, тогда как исследований, в которых ничего интересного не находят, кот наплакал. Оно и понятно: в газетах ведь должны преподноситься “новости”, а не “летопись абсолютно обо всем, что произошло”. А вот научная литература должна быть летописью абсолютно всего, что в науке произошло, – однако демонстрирует то же пристрастие к новым и захватывающим историям. Если просмотреть научные журналы, то обнаружатся бессчетные положительные результаты (когда предсказания ученых оправдываются или обнаруживается что-то новое), но крайне мало результатов отрицательных [300] (когда исследователи остаются с пустыми руками). Буквально через секунду мы вплотную займемся техническим, статистическим определением “положительных” результатов в противоположность “отрицательным”. А пока нам достаточно знать, что ученые обычно стремятся к первым и оказываются разочарованы, если получают вторые.
Специалист по метанауке Дэниел Фанелли в исследовании 2010 года определил, насколько же научная литература позитивна: он перебрал почти две с половиной тысячи статей по всем научным дисциплинам и подсчитал, в скольких из них сообщалось о положительных результатах проверки первой предложенной гипотезы. В различных областях науки уровень позитивности оказался разным. Самым низким (но при этом все равно высоким) – 70,2 % – характеризовались космические исследования, а самым высоким – и вряд ли вас это удивит – психология/психиатрия, где положительные результаты содержались в 91,5 % публикаций [301]. Увязать столь поразительную успешность с уровнем воспроизводимости в психологии, мягко говоря, довольно сложно [302].
Возможно, вас удивляет, почему это нам не следует ожидать высокого уровня успеха в научных исследованиях. В конце концов, ученые обладают фундаментальными знаниями в своей области, и гипотезы обычно являются обоснованными предположениями, а не случайными тычками пальцем в небо. Но, если только ученые не настоящие провидцы, трудно ожидать столь высокого уровня позитивности, какой получился у Фанелли. Где же все тупики, те великие идеи, что не выдержали испытания? Где все пробы и ошибки? Где, если уж на то пошло, все ложноотрицательные результаты, когда в ходе исследования не удается получить ожидаемый результат просто по невезению, несмотря на то что гипотеза верна? Иными словами, доля положительных результатов в научной литературе не просто высока, а нереалистично высока [303].
Есть очевидная, но огорчительная причина такой неуемной позитивности: ученые решают, публиковать ли исследование, на основании его результатов. В идеальном мире значение имела бы лишь методология исследования: если все согласны в том, что это хорошая проверка сформулированной гипотезы и работа хорошо продуманная, оно публикуется. Это было бы истинным воплощением мертоновской нормы бескорыстности, когда ученым полагается заботиться не о конкретных результатах (сама идея, что у ученых есть свои “излюбленные теории”, – посягательство на эту норму), а только лишь о строгости, с коей проводится изучение.
От реальности это, однако, далеко. Результаты, подтверждающие теорию, оформляются и с помпой подаются в журналы, тогда как разочаровывающие “провалы” (как часто воспринимаются отрицательные результаты) ученые без лишнего
