2021-12-12 15:36:04
При этом надо сказать, что я бы не удивился, если бы отличия нашлись. Люди рождённые осенью и весной вполне могли бы немного отличаться – за счёт того, что первые месяцы их жизни прошли в разных условиях (разное кол-во движений, температура, рацион матери, кол-во солнца и т.д.). И было бы весело, если бы какая-нибудь группа учёных, которая хотела бы изучить такой эффект месяца рождения, провела бы подобный эксперимент и обнаружила бы небольшие различия – объяснив их условиями раннего развития младенца. А что, вполне правдоподобный сценарий: confirmation bias в науке ещё никто оне отменял. Был бы такой живой пример для философии и социологии науки.
Этот воображаемый пример я привёл на самом деле для другой мысли. Мысль следующая: приведённые на картинке данные – слабый аргумент против астрологии. Потому что условия исследования изначально ассиметричные: если бы обнаружились различия между знаками зодиака, мы бы не стали верить в астрологию! Учёные просто предложили бы какое-то альтернативное объяснение, типа того, что я дал выше. То есть у такого исследования заведомо один вывод: астрология не работает, никакие данные нас в этом не убедят.
Это поднимает другую мысль из философии науки: теории важнее данных. Мысль, конечно, непривычная. В вечерних философских спорах с коллегами я даже слышал сомнения в моей компетентности как ученого, когда я высказал такую позицию.
А позиция (кстати, не моя, а многих философов и методологов науки) вполне логичная. Мы не верим в астрологию, не потому что у нас нет данных, её подтверждающих. А потому что у нас нет удовлетворительной теории, которая бы встраивалась в научную картину мира. До тех пор, пока у нас такой теории нет, никакие данные не смогут нас убедить в том, что звёзды определяют характер. И это, как мне кажется, прекрасная демонстрация того, что теории важнее данных. Данные имеют смысл, только когда есть несколько альтернативных теорий. И их смысл определяется именно этими теориями (из этого же следует, что, если у нас есть несколько теорий, и мы выбираем из них – данные становятся важнейшим критерием для выбора).
Другой пример – телепатия. Сколько успешных экспериментов нужно провести, чтобы вы поверили в способность людей читать мысли на расстояние? Скорее всего, нет такого числа! Потому что у нас нет научной теории того, как это в принципе может происходить! После каждого успешного акта телепатии мы будем искать альтернативное объяснение (невербальные сигналы, сговор, непроизвольные движения и тд). В телепатию не нужно верить не потому что она не доказана, а потому что нет мыслимого научного объяснения того, как это может происходить.
Более живой и свежий научный пример – исследования Дерила Бема, в которых была показана способность людей угадывать следующую позицию случайно предъявляемого стимула.
Эти исследования стали одним из триггеров дискуссий о кризисе воспроизводимости в психологии. Бема сразу же начали критиковать за плохую статистику и напирать на это. Но проблема Бема была всё в том же: у него не было научного объяснения того, что происходит. Именно поэтому никто в это не поверил, но стали искать слабости там, где могут – вместо того, чтобы прямо сказать: неважно, что показывают данные, у вас нет объяснения, валидного в рамках научной картины мира. Почему так происходит? Думаю, из-за низкой грамотности в области философии науки и её невысокого престижа в принципе. Хотя статистика там и вправду была неважная (примерно как и в большинстве психологических публикаций того времени).
Вывод такой: если перед экспериментом мы уверены, что его результаты не изменят нашу точку зрения на какую-то теорию, значит, этим экспериментом мы эту теорию опровергнуть не можем. Если вы не можете себе представить, какие нужно получить данные, чтобы вы лично поверили в астрологию – значит, это не эмпирический вопрос для вас.
Более глобально: научное от ненаучного отличается не наличием подтверждающих или опровергающих данных, а объяснениями, которые предлагаются.
966 views12:36
Ч
