Джонатан Смит - Псевдонаука и паранормальные явления: Критический взгляд

Чтобы исключить влияние предпочтений при публикации, исследователям и журналам следовало бы публиковать все без исключения результаты – и положительные, и отрицательные. Журналы, посвященные исследованию паранормальных явлений, начинают это делать; они требуют, чтобы исследователи еще до проведения регистрировали намеченные исследования, тогда отрицательные результаты не останутся незамеченными.

Еще один метод борьбы с предпочтениями при публикации – метаанализ множества различных исследований по данному вопросу, позволяющий определить, сколько негативных исследований потребовалось бы, чтобы свести на нет некий положительный результат. Метаанализ – очень популярный инструмент обработки данных парапсихологических исследований, поэтому мы подробнее рассмотрим его в главе 12.

Надо отметить, что одно из самых серьезных открытий, сделанных в процессе научных исследований паранормального, – это отрицательная корреляция между качеством проводимого исследования и полученными свидетельствами в пользу паранормального (Bausell, 2007; Hines, 2003). Плохо спланированные дешевые исследовательские программы гораздо чаще дают положительные результаты, чем правильно организованные строгие исследования. В остальных областях научных исследований все обстоит с точностью до наоборот. Обычно чем лучше организовано исследование, тем более вероятен положительный результат.

Краткий итог: психологическое искажение

Да, мир чисел обманчив. Практически у каждого из нас есть неверные представления о вероятности тех или иных событий. Иногда мы воспринимаем совершенно обычные случайные совпадения как некую закономерность или даже как свидетельство в пользу паранормального. Некоторые люди особенно склонны к подобным ошибкам. Блэкмор и Тросянко (Blackmore & Troscianko, 1985) обнаружили, что люди, которые верят в паранормальные способности человека, особенно склонны к ошибкам при оценке вероятностей. Это явление можно назвать психологическим искажением. Так, в ходе одного из исследований людям, верящим и не верящим в паранормальные явления, предлагалось попытаться силой мысли повлиять на результат автоматического подбрасывания монетки. Но сначала исследователи попросили тех же людей оценить число орлов в серии, которое можно ожидать при чисто случайном распределении. В оценках верующих (в паранормальные явления) участников – но не их неверующих собратьев – проявилась интересная закономерность, которую можно назвать искажением случайного среднего. Именно эти люди недооценивали число орлов, которые можно получить случайно. Почему это важно? Потому что, когда Блэкмор и Тросянко просили участников эксперимента повлиять на поведение монетки силой мысли, полученные ими совершенно случайные результаты казались верующим в паранормальное неслучайными (они и были неслучайными с их искаженной заранее точки зрения). Из-за этого искажения верующие были более склонны поверить в то, что им удалось при помощи паранормальных сил повлиять на поведение монетки. В более общем плане такое искажение показывает, как наши верования и ожидания могут повлиять на восприятие, – тема, которую мы рассмотрим подробнее в следующей главе.

Как могли бы эвристика доступности, ложный оптимизм, математическая неграмотность и кластеризация данных усиливать готовность людей верить в паранормальное?

В каких случаях вы принимаете научное открытие всерьез? Когда оно «значимо»?

Паранормальные события по определению являются экстраординарными и выходят за рамки мира обычной науки. Если вы делаете ошибочный вывод о том, что результат не случаен, а имеет конкретную причину, то это ошибка I рода. (Ошибочный вывод о том, что реальный неслучайный эффект – всего лишь результат случайности, называется ошибкой II рода.) Говоря проще, ошибка I рода – это когда вы считаете, что «происходит что-то необычное», тогда как на самом деле все идет своим чередом. В данном тексте мы рассмотрим процедуру сверки с реальностью, призванную выявлять ошибки I рода.

Пусть ученый проводит эксперимент с целью определить, стоит ли за неким явлением – скажем, необычайной способностью выигрывать в лотерею, читать мысли или предсказывать результаты выборов – какая-то конкретная причина или это чистая случайность. Пусть далее наш ученый получит подряд несколько позитивных результатов. В конце концов игрок в покер может иногда получить удачные карты, в этом нет ничего таинственного. Да и в лотерею люди иногда выигрывают.

К счастью, существуют статистические процедуры для оценки вероятности ошибки I рода. К примеру, мы считаем, что выигрыши в лотерее распределяются совершенно случайно и честно, так что выигрыш каждого человека зависит исключительно от удачи. При этом некоторым людям все же выпадают выигрыши. Если выигрышей больше, чем можно было ожидать, мы можем заподозрить, что лотерея работает не совсем случайно. Возможно, кто-нибудь жульничает или здесь работают паранормальные силы. Чтобы разобраться в происходящем, статистики вычисляют, сколько выигрышных билетиков должно быть предъявлено, чтобы мы сделали вывод о том, что происходит нечто странное. Может быть, по законам случайности на один миллион участников должно приходиться 10, 100 или даже 1000 выигрышей. Любое число, превышающее 10, 100 или 1000, вызовет подозрения. Но как выбрать допустимое число выигрышей? Все зависит от того, чем вы готовы рискнуть. Насколько вы боитесь совершить ошибку I рода.

«Уровень риска» совершения ошибки I рода называется α-уровнем. Традиционно многие ученые ориентируются на α-уровень 5 % (0,05), но иногда используются и другие уровни (1 % (0,01) и 0,1 % (0,001)). Так, α-уровень 5 % означает, что лотерея становится по-настоящему подозрительной. Если же уровень уверенности не превышает 5 %, т. е. вероятность ошибки не превышает 1/20. Иногда уровень вероятности для краткости называют p-величиной. В научных докладах можно часто встретить следующие утверждения (не забывайте, что при этом p лучше, т. е. меньше, 0,05, и, соответственно, результаты эксперимента значимы):

Мы сравнили уровень успешности предсказания пятидесяти экстрасенсов и пятидесяти людей без заявленных паранормальных способностей. Предсказания экстрасенсов оправдывались в 45 % случаев, предсказания обычных людей – в 41 % случаев. Предсказания экстрасенсов были точны значительно чаще, чем предсказания обычных людей (p = 0,02). Вывод: результаты эксперимента свидетельствуют о том, что экстрасенсы могут предсказывать будущее.

Если эксперимент не подтвердил точности предсказаний экстрасенсов, отчет может выглядеть примерно так:

Мы сравнили уровень успешности предсказания пятидесяти экстрасенсов и пятидесяти людей без заявленных паранормальных способностей. Предсказания экстрасенсов оправдывались в 44 % случаев, предсказания обычных людей – в 43 % случаев. Превышение успешности предсказаний экстрасенсов по отношению к предсказаниям обычных людей не было статистически значимым (p = 0,12). Вывод: результаты эксперимента не подтверждают вывод о том, что экстрасенсы могут предсказывать будущее.

Обратите внимание: ученые говорят о «статистической значимости» явления, если полученная в ходе эксперимента p-величина не превышает принятого в эксперименте уровня значимости (α-уровня). Утверждение «Этот результат является статистически значимым, p = 0,02» можно перевести примерно так: «Мы уверены, что этот результат – не просто удача или случайность. Наша статистика показывает, что вероятность ошибки составляет всего 2 шанса из 100, а это лучше, чем уровень 5/100, принятый большинством ученых».

Способ, при помощи которого вычисляется α-уровень для статистических данных, останется за пределами этой книги. Однако заметим, что эта задача может оказаться весьма сложной. К примеру, многократное повторение одного и того же эксперимента может создавать совершенно особую проблему, о которой иногда забывают исследователи паранормального. Любой эксперимент сам по себе напоминает бросание монетки. Со временем при многократном повторении вы можете по чистой случайности получить желаемый результат. В гипотетическом исследовании предсказаний экстрасенсов и обычных людей, о котором мы говорили выше, некоторые участники (как экстрасенсы, так и неэкстрасенсы), вполне возможно, сделали удачное предсказание случайно. Мы уже объяснили, что статистики умеют оценивать уровень вероятности и учитывать его при обработке результатов. Точно так же, если повторить этот эксперимент сотни раз, исследуя каждый раз по 50 экстрасенсов и неэкстрасенсов, в некоторых случаях доля успешных предсказаний у экстрасенсов обязательно окажется выше – по чистой случайности. Минимум, что вы должны сделать, – это изменить α-уровень так, чтобы учесть возросший риск ложноположительного решения.