Саманта Клейнберг - Почему

Эта аналогия позволяет также использовать результаты экспериментов над животными, чтобы лучше понимать людей или соотносить системы различных масштабов.

Мы должны оценить, насколько близко соответствие экспериментальных установок и интересующей нас системы. Точно так же необходимо проверить, какими доказательствами мы обладаем, применяя к одному сценарию то, что стало известно на основании другого.

Не забывая о том, что нет никакого чек-листа причинности и набора критериев, которые должны или удовлетворяются в любых случаях, скажем, что эти свойства увязывают вероятностные, механические, интервенционные и экспериментальные методы в единую группу объектов, которые необходимо учитывать. Кроме того, в каждом случае следует учитывать качество информации.

Выборочные эксперименты могут проводиться с нарушениями, выявленные связи – проистекать из смещения выборки, а животные модели – не подходить для конкретного заболевания. Стандарты доказательств также зависят от того, какой именно аргумент используется в поддержку некоего утверждения, а также от потенциальных рисков и затратности итоговых действий. Философы разработали теории аргументов, чтобы описать, каким должно быть доказательство научной гипотезы. Правда, все эти теории в целом очень отличаются от того, как на самом деле ученые рассматривают и используют факты, и часто игнорируют роль контекста, в котором используется конкретное доказательство [386].

К примеру, стандарты аргументов будут выше в судебном разбирательстве по делу об убийстве, чем при попытке узнать, кто из детей разбил вазу, так как последствия ошибки в первом случае намного тяжелее, чем во втором. Малоубедительное утверждение, что ежедневная плитка шоколада улучшает настроение, может оказаться достаточным для человека, который хочет продолжать есть шоколад, но неубедительным, чтобы разработать программу питания, цель которой – заставить всех каждый день есть шоколад.

«Уменьшить объем бутылок с газированными напитками. Размещать информацию о калорийности в ресторанных сетях. Запретить трансжиры. Снизить содержание соли в ресторанных блюдах».

Это лишь несколько программных позиций, которые рассматривала или ввела в действие мэрия Нью-Йорка, чтобы улучшить здоровье жителей.

Если известно, что существует причинно-следственная связь между сахаром, высококалорийной пищей, трансжирами, солью и различными состояниями здоровья, улучшить которое – наша цель, можно ли знать заранее, какие действия городских властей окажутся успешными? Чтобы в этом разобраться, нужно понимать, каким будет следствие конкретного вмешательства и как сделать выбор между потенциальными воздействиями. Результатом, однако, необязательно будет конкретное следствие, которое мы хотим получить. Из одной причины может проистекать множество вещей, и, что досаднее всего, сам акт воздействия способен нарушить причинные взаимосвязи между объектами. Мы можем обнаружить, что лекарство, снижающее уровень холестерина в одних условиях, окажется совершенно бесполезным в других. Просто люди перестают следить за диетой, решив, что препарат в любом случае снизит холестерин. Или, например, оценки стандартизированных тестов изначально связаны с профессионализмом учителя. Но эта корреляция может ослабнуть, если оценки будут использоваться для аттестации учителей, которые в результате начнут ориентироваться в первую очередь на подготовку учеников к прохождению тестов [387].

Несмотря на это, мы хотим, чтобы решения основывались на доказательствах, а не байках и чтобы эти аргументации базировались на причинных зависимостях, а не корреляциях.

В пользу такого тезиса говорят научно-доказательная медицина, образование, проектирование и множество других направлений, основанных на доказательном подходе. Аргументации использовались в этих областях и ранее, просто сторонники подобных подходов предпринимают попытки формализовать понятие «надежного доказательства». Вместо того чтобы определить, говорят ли некие факты в поддержку конкретной гипотезы, они стараются провести различие между сильным и слабым аргументом и способствуют использованию наилучших. Результатом часто становится иерархия доказательств, где ВКЭ (или, точнее, систематический анализ различных ВКЭ) занимает безусловное место на вершине пирамиды [388].

И все же такие иерархии необязательно указывают, какая информация необходима для наших целей и как ее применять. В то время как идеально осуществленный выборочный эксперимент теоретически может дать лучшие из возможных доказательств, в реальности нельзя сравнить идеальное изучение с исследованием посредством наблюдения. Можно получить противоречивые результаты на основе необъективного исследования с малой выборкой участников и крупного, хорошо спланированного наблюдательного эксперимента или же иметь в распоряжении только неэкспериментальные аргументы.

Так как на практике приходится исходить из информации подобного рода, чрезвычайно важно знать, как использовать ее наилучшим образом, и мы изучим, что нужно иметь в виду при реализации политики на практике и как обобщать результаты.

Когда я говорю «политика» или «вмешательство», это может быть запрет городских властей на курение в общественных местах ради охраны здоровья, изменение государством учетной ставки в целях стимулирования экономики или просто ваше решение не пить кофе после четырех часов вечера, чтобы избавиться от бессонницы. Во всех этих случаях ради конкретной цели совершается изменение. Иногда нашим доказательством может быть реализация политики в каком-то месте (скажем, размещение в кафе и ресторанах Нью-Йорка информации о калорийности), и мы хотим использовать этот аргумент, чтобы достичь аналогичной цели где-то еще.

Многие города, например Нью-Йорк, Лондон и Париж, реализуют общественные программы проката велосипедов, когда его можно взять в одном месте и оставить там, куда направляешься. Цель этих программ – сократить количество поездок на личном автотранспорте и улучшить здоровье населения за счет физической активности [389]. Достижение этой цели зависит от следующих допущений: 1) езда на велосипеде – эффективная форма физических упражнений; 2) результатом программы станет развитие велосипедного спорта (а не просто то, что люди пересядут с собственных велосипедов на прокатные). Но как узнать, разумны ли такие допущения и что случится, если мы попытаемся внедрить подобную программу в другом городе?

Модели, с которыми мы знакомились в главе 6, можно использовать для прогнозирования последствий вмешательств. При этом, однако, приходится допускать, что используемая модель полная и корректная, а то, что мы узнали из эксперимента или пилотного исследования, можно транслировать на реальный мир. В таких моделях вмешательство было точным инструментом, который устанавливал значение переменной как истинное или ложное, более ничего не изменяя. Модели, как правило, способны лишь сказать, что происходит, если мы манипулируем одним объектом за раз, но в реальности наши вторжения вносят перемены и приводят к результатам, которых модели не спрогнозируют.