Книга: Почему

Основные принципы

Основные принципы

Легко может создаться впечатление, что множество не связанных между собой отраслей знания работают в изоляции друг от друга над мелкими частями проблемы, потому что ученые, затворившись в своих узкоспециальных башнях из слоновой кости, спорят о наилучших способах выявления и применения причин. Очевидного консенсуса не видно, а каждый подход страдает таким количеством ограничений, что все предприятие кажется просто безнадежным. Нужно понимать, что, даже если мы искренне хотим узнать причины, скорее всего, сделать этого так и не сможем.

Проблема каузальности не решена, и здесь нет никакой великой и единой теории. Мы не можем дать определение причины, работающее в каждом отдельном случае, с которым столкнемся, и не существует метода выявления причин на основе данных любого и каждого типа. Безусловно, азарт исследователей подогревается недосягаемыми горизонтами неизведанного. Но если вы не из их числа, что можете для себя вынести?

Нам, конечно, известно не все, но кое-что все-таки понятно. Еще важнее и обнадеживает, что наше понимание причинности постепенно совершенствуется.

Это стало возможным отчасти за счет лучшей информации и более мощных вычислительных систем, а отчасти за счет сближения узкоспециальных и междисциплинарных познаний.

Итак, один из главных «сухих остатков» этой книги – понимание, как сложен поиск причин.

В подавляющем большинстве случаев, когда мы уверены, что отыскали причину, на самом деле мы обнаружили всего лишь корреляцию. А иногда даже и она мнимая. Это может быть результатом искажений (когда, не замерив правильные переменные, мы обнаруживаем ложную взаимосвязь между следствиями с общей причиной), смещений поиска и оценки информации (предвзятость подтверждения означает, что мы видим только положительные примеры) или многих других проанализированных нами факторов.

Очень важно знать все возможности обнаружения корреляций, которые не считаются причинными зависимостями, так как это поможет критически оценить наши выводы и допущения и предотвратить неэффективные вмешательства.

Скажем, я увидела корреляцию между дистанцией своих пробежек и уровнем энергетики организма. Неожиданный вывод: чем дольше я бегаю, тем энергичнее себя ощущаю. Но, если это происходит лишь потому, что я дольше бегаю в те дни, когда у меня больше свободного времени и я могу позже лечь спать, тогда в действительности я выяснила только следующее: энергией заряжает долгий сон, и любое предположение по поводу громадного вброса энергии после марафона определенно не сбудется. Также это значит, что для меня лучшая стратегия восстановиться – больше спать, а не бегать часами.

И не важно, насколько велик массив данных, – все равно не уйти от необходимости подвергнуть свои выводы сомнению и задать вопрос «почему».

К примеру, компания Google использовала корреляции между поисковыми критериями пользователей интернета и случаями заболевания гриппом, чтобы спрогнозировать тенденции болезни еще до того, как это успевали сделать Центры по контролю заболеваемости[414]. Но подобный подход работает только в том случае, если люди ищут информацию в Сети, потому что уже наблюдают симптомы, а не потому, что их заботит распространение гриппа, симптомы появились у членов их семьи или стало известно об исследованиях Google. На деле эффективность сервиса Google Flu Trends[415] со временем снизилась. В 2011 году предсказанные им уровни заболеваемости оказались намного выше того, что было в действительности, и завышение показателей продолжалось еще некоторое время после эпидемии[416]. Не понимая, почему нечто становится прогностическим индикатором, нельзя избежать непредвиденных неудач.

Аналогично существует много областей, где мы можем ошибаться, но их выявление и учет помогут разработать усовершенствованные методы, избегать мнимых причинно-следственных выводов и проводить более эффективные вмешательства. Одна из причин, по которой мы посвятили целую главу психологии каузальности, такова: зная, где мы добились отличных результатов в поиске причин, мы сможем разработать лучшие методы автоматизации этого процесса, а зная, где кроются ошибки в осмыслении, сумеем уделить особое внимание слабым звеньям цепи. То есть мы будем внимательнее отслеживать когнитивные искажения и избегать их[417], разрабатывать алгоритмы, способные эффективно справляться со смещением выборки[418], или передавать обязанности по очистке и анализу данных другим людям. Главное – чтобы они не были знакомы с гипотезой, на которой строится конкретное исследование, чтобы избежать случайной предвзятости подтверждения[419].

Психология позволила глубже осмыслить извечные философские вопросы (такие как зависимости между моральными и каузальными суждениями), а также сформулировала предположение, что стоит обращать гораздо больше внимания на внешнюю валидность и на то, как именно мы оцениваем методы причинного осмысления и объяснения.

Во многих случаях необходимо собирать больше данных (притом из разных источников), чем планировалось изначально. Один из ключевых выводов психологической науки звучит так: люди могут в действительности расходиться во мнениях как насчет того, что именно стало причиной события, так и насчет относительной значимости различных причин единичного события. Эти разногласия могут корениться в культурных различиях, которые необходимо учитывать, разрабатывая методы поиска каузальных объяснений. В философии, где тестовые случаи оцениваются аналитически, чтобы доказать некую теорию, это означает, что интуитивные прозрения конкретного человека необязательно формируют общие понятия путем синтеза.

То, что, по мнению канадского профессора, заставило студента мошенничать на экзамене, необязательно совпадет с предположением фермера из индийской деревни. Даже в простейших исследованиях каузального восприятия, например в экспериментах Мишотта, не все участники воспринимают сюжеты одинаково.

Конкретная причинность намного более сложна, и потенциально могут быть правильными разные ответы, которые все же более-менее релевантны в различных случаях. Дорожные происшествия могут быть вызваны недосмотром автопроизводителя, невнимательным вождением и плохими погодными условиями – и все это в одно и то же время. Однако то, что будет важным в судебном разбирательстве, приобретет иную значимость в других целях. Подобные различия в объяснении также влияют на решения, принимаемые судьями, и в конечном счете на выбор присяжных. Труды в области экспериментальной философии ставят задачей определить вариативность подобных суждений и выяснить, какие факторы обусловливают разницу мнений и методов оценок различных случаев. Хотя мы до сих пор не располагаем идеальной теорией, объясняющей, как именно люди определяют виновность или идентифицируют токен-случаи, применение экспериментальных методов из области когнитивной психологии для решения философских проблем помогает выходить за рамки интуитивных прозрений отдельных лиц, оценивая сработавшие методы.

Для валидации методов необходима фундаментальная истина (то есть знание реальной причины события), чтобы иметь возможность сравнить ее с результатами, которые дало применение этого метода. Но, если объяснения субъективны, а истина изменяется в зависимости от того, кому задают вопросы, необходима переоценка наших схем валидации. К примеру, при опросе краудворкеров[420] платформы Amazon Mechanical Turks или пользователей конкретной соцсети необходимо учесть культурные смещения в полученных результатах и реплицировать эксперимент в различных контекстах, чтобы обеспечить разнообразие демографических характеристик участников.

Вечером в день президентских выборов 1948 года Chicago Tribune опубликовала статью под печально известным заголовком «Дьюи победил Трумэна»[421],[422]. Газету требовалось отдать в печать до того, как стали известны финальные результаты, а опросы Гэллапа, Ропера и Кроссли единодушно предсказывали убедительную победу Дьюи. В дополнение к проблемам, связанным с методом выборки участников плебисцита, который привел к преобладанию сторонников республиканской партии, агентства слишком рано приостановили работу – некоторые даже в сентябре, за два месяца до выборов[423], так как исходили из допущения, что желание участвовать в голосовании и выбор кандидата в последние месяцы уже не переменятся.

Но даже результаты опросов способны повлиять на исход процесса, поскольку видимая победа Дьюи могла вселить в его сторонников избыточную уверенность, и они легко проигнорировали выборы, в то время как сторонники Трумэна имели стимул прийти на избирательные участки.

Те, кто оценивает риск заболевания расчетными методами, могут переоценивать риск для целевой группы, беря за основу многолетние данные. И мы должны задать себе вопрос, не могли ли эти данные и причинные взаимосвязи со временем поменяться и применимы ли они по-прежнему в интересующий нас момент.

Устанавливаем ли мы причинную взаимосвязь между физическими явлениями (когда запаздывания при отсутствии механистического знания ослабляют каузальные суждения) или оцениваем политику (когда временные паттерны необходимы как для оценки рисков, так и для определения действенности), нельзя игнорировать временные паттерны событий. Время – центральный аспект нашего восприятия причинности, поскольку мы ожидаем, что следствие проявится вскоре после своей причины. Мы можем ожидать определенного запаздывания, если нам известно что-то о процессе, посредством которого причина производит следствие (например, курение провоцирует рак только по прошествии некоторого времени). Однако идея о первичности причины по отношении к следствию – ключ ко множеству философских теорий, которые мы рассматривали, и в ее поддержку говорят эксперименты из области психологии.

Вопрос, что лучше – исследования с использованием эксперимента или наблюдения, – представляет собой ложную дихотомию. В реальности мы не в состоянии проводить эксперименты в любом возможном случае (кто захочет войти в контрольную группу исследования, цель которого – узнать, правда ли парашюты предотвращают гибель во время прыжков?) и не всегда нуждаемся в этом (физика и инженерные знания, а также немного симуляций с успехом заменят парашютный ВКЭ). К тому же выборочные эксперименты нередко проводятся недобросовестно, а в некоторых случаях посредством наблюдения можно узнать больше.

Недовольная медленными темпами медицинского исследования, группа пациентов с диагнозом «амиотрофический боковой склероз»[424] разработала собственное исследование, чтобы выяснить, действительно ли экспериментальное лечение замедляет прогрессирование заболевания[425]. В подобного рода исследованиях проблема заключается в организации контрольной группы, поскольку пациенты сильно мотивированы и активно действуют, когда речь идет об их здоровье. Однако это исследование было основано на большом количестве данных, которыми участники и другие пациенты делились на социальном ресурсе PatientsLikeMe[426]. При поддержке врачей экспериментальная группа добавляла литий в прописанное им лекарство и 12 месяцев тщательно отслеживала и документировала состояние своего здоровья.

Поскольку это исследование не было слепым или рандомизированным, оно оказалось несвободным от различных смещений. Чтобы решить эту проблему, каждому пациенту сопоставили не одного, а множество других, которые не принимали литий и у которых наблюдалось аналогичное течение болезни до начала исследования. Сравнив показатели после приема лития, можно было увидеть, наблюдаются ли различия в прогрессировании заболевания. Различий не было, и этот отрицательный результат был подтвержден многочисленными выборочными экспериментами[427].

В некотором смысле отрицательный результат имеет большую силу, чем результаты ВКЭ, поскольку множество факторов могли исказить результаты в пользу приема лекарства. Пациенты действовали не вслепую, а поскольку свои итоги они фиксировали сами, когнитивные смещения могли способствовать разной оценке значимости состояния. Больные же хотели, чтобы препарат сработал. Во множестве ситуаций продуманное комбинирование данных эксперимента и наблюдения способно снять ограничения, присущие методам. И еще: когда оба подхода дают одинаковые результаты, повышается доверие к каждому.

Оглавление книги