Ученые разрушают свою науку

Идеальный мир Тайсона нравился многим людям, утомленным эмоциями, непослушной политикой и политическими межплеменными войнами, которые вторглись во все сферы общественной жизни, включая науку. Это привлекло многих его коллег-ученых, людей, обученных объективно мыслить и проверять гипотезы, основанные на наблюдениях за миром природы.

Единственная проблема — огромное количество доказательств демонстрирует, почему виртуальная страна Rationalia просто никогда не появится.

Это потому, что для людей рациональное мышление требует огромного количества энергии и усилий. В результате большую часть времени мы не беспокоимся. Напротив, подавляющее большинство нашего мышления полностью управляется нашей интуицией — только нашими инстинктами, без всякой надоедливой мешающей рациональной мысли.

Эта дихотомия мастерски и детально объясняется лауреатом Нобелевской премии Даниэлем Канеманом в его книге «Мыслить быстро и медленно», а акцент на политических разногласиях освещен в шедевре Джонатана Хайдта «Праведный разум». Оба являются фантастическими произведениями сами по себе, и они дают увлекательные объяснения того, почему у людей разные взгляды и почему их так сложно изменить.

Что еще более важно, эта когнитивная дихотомия применима ко всем, даже к ученым. Это может быть удивительно для некоторых (включая, по-видимому, некоторых ученых), поскольку средства массовой информации и политики изображают ученых (по крайней мере, тех, с которыми они согласны) как наделенных магической способностью распознавать и произносить абсолютную правду.

Это не могло быть дальше от реальности. Я часто говорю людям, что разница между ученым и обычным человеком заключается в том, что ученый лучше осведомлен о том, чего он / она не знает в своей конкретной области, тогда как средний человек не знает того, чего не знает. Другими словами, все страдают от сокрушительного невежества, но ученые (можно надеяться) обычно более осведомлены о глубине своего невежества. Иногда у них может быть идея о том, как немного увеличить определенный объем знаний, а иногда эта идея может даже оказаться успешной. Но по большей части они тратят время на размышления о глубокой пропасти знаний, специфичных для их области.

Ученым часто мешает их собственный многолетний опыт и потенциально вводящая в заблуждение интуиция, которая в результате возникла. В книге Virus Hunter авторы CJ Peters и Mark Olshaker рассказывают, как бывший директор CDC заметил, что «молодые, неопытные сотрудники EIS (Служба эпидемической разведки), обычно посылаемые CDC для расследования тайных вспышек болезней и эпидемий, на самом деле имели некоторое преимущество перед их более опытными людьми. и опытные старейшины. Несмотря на первоклассное обучение и поддержку всей организации CDC, они не видели достаточно, чтобы иметь заранее заданные мнения, и поэтому, возможно, были более открыты для новых возможностей и имели энергию для их реализации ». Эксперты также ужасно умеют делать прогнозы, и, как объяснил исследователь и автор Филип Тетлок в своей книге «Экспертное политическое суждение», они не более точны в прогнозировании, чем средний человек. Недавние неудачи моделей прогнозирования пандемии только укрепили этот вывод.

Большинство успешных ученых могут проследить свои высшие достижения благодаря работе, имевшей место в начале своей карьеры. Это происходит не только потому, что ученые получают больше гарантий занятости, но и потому, что им мешают их собственный опыт и предубеждения. Когда я был лаборантом в конце 90-х, я помню, как просил иммунолога совета по поводу эксперимента, который я планировал. В итоге он привел мне кучу причин, по которым не было хорошего способа провести этот эксперимент и получить полезную информацию. Я рассказал об этой встрече постдоку, и я помню, как она сказала: «Не слушайте его. Этот парень может отговорить вас делать что угодно ». Опытные ученые прекрасно понимают, что не работает, и это может привести к нежеланию идти на риск.

Ученые работают в высококонкурентной среде, где они вынуждены тратить большую часть своего времени на поиски финансирования исследований путем бесконечного написания грантов, подавляющее большинство которых не финансируются. Чтобы быть конкурентоспособными в этом ограниченном пуле, исследователи вкладывают самые положительные моменты в свою работу и публикуют свои самые положительные результаты. Даже если исследование отклоняется от первоначально запланированного, итоговая рукопись редко читается таким образом. И это давление часто приводит к тому, что анализ данных попадает в спектр подверженных ошибкам: от более невинного подчеркивания положительных результатов до игнорирования отрицательных или противоречащих данных и откровенного фальсификации. Подробные примеры этого дает автор Стюарт Ричи в своей книге «Научная фантастика: как мошенничество, предвзятость, халатность и шумиха подрывают поиск истины». Ричи не только объясняет, как наука искажается из-за давления, требующего признания и финансирования со стороны благонамеренных ученых, но и подробно рассказывает о некоторых из самых плодовитых мошенников. Еще один отличный ресурс, посвященный научным ошибкам и неправомерным действиям в исследованиях, — это веб-сайт Retraction Watch. Огромное количество отозванных статей, многие из которых написаны одними и теми же учеными, подчеркивают важность документирования научных фальсификаций и борьбы с ними.

Проблемы с отчетностью и воспроизводимостью данных исследований известны уже много лет. В 2005 году профессор Стэнфордского университета Джон Иоаннидис, один из самых цитируемых ученых, опубликовал одну из самых цитируемых статей (более 1600) «Почему большинство опубликованных результатов исследований ложны». В своем исследовании Иоаннидис использовал математическое моделирование, чтобы показать, «что для большинства планов и условий исследования более вероятно, что утверждение исследования будет ложным, чем истинным. Более того, для многих текущих научных областей заявленные результаты исследований часто могут быть просто точными показателями преобладающей предвзятости ». Иоаннидис также предложил шесть выводов, вытекающих из его выводов:

Чем меньше исследований, проводимых в научной сфере, тем меньше вероятность того, что результаты исследований будут правдой.

Чем меньше размер эффекта в научной области, тем меньше вероятность того, что результаты исследования будут правдой.

Чем больше число и меньше выбор проверенных взаимосвязей в научной области, тем меньше вероятность того, что результаты исследования будут правдой.

Чем больше гибкость в планах, определениях, результатах и ​​аналитических моделях в научной области, тем меньше вероятность того, что результаты исследования будут правдой.

Чем больше финансовых и других интересов и предубеждений в научной сфере, тем меньше вероятность того, что результаты исследования будут правдой.

Чем горячее научная область (в которой задействовано больше научных коллективов), тем меньше вероятность того, что результаты исследования будут правдой.

Если вы внимательно посмотрите на список, 5 и 6 должны выскочить и закричать на вас. Вот подробный обзор:

«Следствие 5: чем больше финансовых и других интересов и предубеждений в научной сфере, тем меньше вероятность того, что результаты исследования будут правдой. Конфликт интересов и предубеждения могут усилить предвзятость. U. Конфликты интересов очень распространены в биомедицинских исследованиях [26], и, как правило, о них недостаточно и редко [26,27]. Предрассудки не обязательно имеют финансовые корни. У ученых в определенной области могут быть предубеждения исключительно из-за их веры в научную теорию или приверженности своим собственным открытиям (выделено мной). Многие в других отношениях, казалось бы, независимые, университетские исследования могут проводиться только для того, чтобы дать врачам и исследователям квалификацию для продвижения по службе или пребывания в должности. Такие нефинансовые конфликты также могут привести к искаженным отчетным результатам и интерпретациям. Престижные исследователи могут подавлять с помощью процесса экспертной оценки появление и распространение результатов, которые опровергают их выводы, тем самым обрекая свою сферу деятельности на увековечение ложных догм. Эмпирические данные по мнению экспертов показывают, что оно крайне ненадежно [28] ».

«Следствие 6: чем горячее научное направление (в котором задействовано больше научных коллективов), тем меньше вероятность того, что результаты исследования будут правдой. Это, казалось бы, парадоксальное следствие следует из того, что, как указывалось выше, PPV (положительная прогностическая ценность) отдельных результатов уменьшается, когда в одной и той же области задействовано много групп исследователей. Это может объяснить, почему мы иногда видим большое волнение, которое быстро сменяется серьезным разочарованием в областях, привлекающих широкое внимание. Поскольку многие команды работают в одной области и производятся огромные экспериментальные данные, время имеет решающее значение для победы над конкурентами. Таким образом, каждая команда может сделать приоритетом достижение и распространение своих наиболее впечатляющих «положительных» результатов… »

Ученые, предвзятые из-за своих убеждений, мотивированные «жарой» поля и, таким образом, отдавая приоритет положительным результатам, — все это очевидные источники предвзятости в исследованиях SARS-CoV-2. Иоаннидис и его коллеги опубликовали взрыв опубликованных исследований SARS-CoV-2, отметив, что «210 863 статьи имеют отношение к COVID-19, что составляет 3,7% из 5 728 015 научных статей, опубликованных и проиндексированных в Scopus за период с 1 января. 2020 до 1 августа 2021 года ». Авторы статей о COVID-19 были экспертами практически во всех областях, включая «рыболовство, орнитологию, энтомологию или архитектуру». К концу 2020 года, как писал Иоаннидис, «только в автомобильной инженерии не было ученых, публиковавших статьи о COVID-19. К началу 2021 года свое слово сказали и автомобильные инженеры ». Другие также прокомментировали «ковидизацию» исследований, подчеркнув снижение качества исследований, поскольку мания COVID подтолкнула исследователей из несвязанных областей к самой горячей и прибыльной игре в городе.

Как я уже говорил в двух предыдущих постах, всеобщее маскирование и информирование о вреде COVID для детей были безнадежно политизированы и искажены из-за безудержной предвзятости СМИ, политиков, ученых и организаций общественного здравоохранения. Но реальным виновником может быть сама общественность и культура безопасности первого мира с нулевым риском, которая побуждает всех этих игроков преувеличивать вред, чтобы принудить к изменению поведения несогласных. Более того, наиболее послушные люди, которые «серьезно относятся к пандемии», хотят знать, что все принесенные ими жертвы того стоили.

Однако ученые и СМИ более чем рады сообщить:

«Представьте, если бы вы были ученым и знали, что положительное заключение вашего исследования приведет к немедленному признанию The New York Times, CNN и других международных изданий, в то время как неблагоприятный результат приведет к резкой критике со стороны ваших коллег, личным нападкам и цензура в социальных сетях и трудности с публикацией результатов. Как бы кто-нибудь на это отреагировал? »

Ответ очевиден. Огромное желание напуганной публики свидетельств вмешательства, которые эффективно устраняют риск заражения, неизбежно заставит ученых предоставить эти свидетельства. В идеале признание этой предвзятости привело бы к усилению скептицизма со стороны других ученых и средств массовой информации, но этого не произошло. Преувеличенные заявления об эффективности вмешательств и преувеличенный вред для содействия их принятию стали нормой в отчетности о пандемии.

Как я уже говорил в предыдущем посте, лучший способ уменьшить предвзятость исследования — это пригласить исследователей нейтральных партнеров для повторения работы и совместной работы над дополнительными исследованиями. Возможность сделать все данные доступными для общественности и других ученых также требует критических обзоров, которые основаны на краудсорсинге и, следовательно, потенциально более точны и менее предвзяты. Публичная доступность наборов данных и документов привела к улучшению прогнозирования пандемии и вывела возможность лабораторной утечки SARS-CoV-2 из тени теории заговора и сделала ее доступной для общественности.