Telegram
Онлайн библиотека бесплатных книг и аудиокниг » Книги » Медицина » Обман в науке - Бен Голдакр 📕 - Книга онлайн бесплатно

Книга Обман в науке - Бен Голдакр

158
0
Читать книгу Обман в науке - Бен Голдакр полностью.

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 64 65 66 ... 90
Перейти на страницу:

Социальное влияние

Последним в нашем путешествии по иррациональному идет наиболее очевидный недостаток. Кажется, он слишком очевиден, чтобы даже говорить о нем, но на наши взгляды сильно влияют конформизм и наше окружение. Мы избирательно знакомимся с информацией, которая заставляет нас переоценить взгляды, отчасти из-за того, что мы большей частью находимся в ситуациях, где наши взгляды не подвергаются сомнению, отчасти потому, что мы задаем вопросы, которые (по причинам, описанным выше) дают нам подтверждающие ответы, а отчасти потому, что мы намеренно контактируем с людьми, которые разделяют наши взгляды.

Легко забыть о феноменальном влиянии конформизма. Вы, безусловно, считаете себя совершенно независимым человеком и всегда знаете, о чем думаете. Я бы предположил, что теми же самыми соображениями руководствовались и участники эксперимента Аша по социальному конформизму. Испытуемых поставили перед несколькими актерами, которые представились участниками эксперимента, хотя на самом, деле выполняли указания исследователей. Каждый участник получал две карточки, на одной из которых была одна линия, а на другой — три различной длины: шесть, восемь и десять дюймов.

Каждого вызывали по очереди и просили определить, какая из линий на второй карточке была равна по длине линии на первой. Для шести из 18 пар карточек испытуемые дали правильные ответы, в 12 других случаях ответ был неправильным и в четверти случаев участники соглашались с неправильным ответом, который им подсказывали из толпы, несмотря на то что это противоречило их собственным ощущениям.

Это экстремальный пример конформизма, но это явление присутствует повсеместно. «Влияние сообщества» — это процесс, благодаря которому утверждение превращается в стойкое убеждение, поскольку постоянно повторяется в сообществе. Этот процесс не зависит от того, является ли утверждение проверенным, поддержанным экспериментальными данными, достаточными, чтобы заставить поверить в него здравомыслящих людей.

Влияние сообщества объясняет, как религиозные убеждения передаются из поколения в поколение, а также почему заявления, сделанные в пределах сообщества врачами, психологами, знаменитостями, политиками, гостями ток-шоу, могут так глубоко укорениться и стать более влиятельными, чем научные данные.

Когда люди не имеют инструмента, чтобы проверить сказанное, и просто следуют за своими надеждами, семена политических манипуляций уже посеяны.

Стивен Джей Гулд

Существует много других хорошо исследованных областей предвзятости. Мы имеем сильно преувеличенное мнение о себе, что приятно. Большинство людей думают, что они имеют более широкий кругозор, меньше предрассудков, более умны и более искусны в вождении автомобиля, чем среднестатистический гражданин[49].

Большинство из нас демонстрирует то, что можно назвать «атрибуционной предвзятостью»: мы считаем, что наши успехи — это результат наших собственных способностей, а наши неудачи обусловлены внешними факторами; в то время как в отношении других мы склонны придерживаться противоположного мнения и полагаем, что их успехи — это удачное стечение обстоятельств, а неудачи — результат их собственных промахов. Но мы все не можем быть правы.

И наконец, мы используем контекст и ожидания, чтобы склониться к определенному мнению о ситуации — потому что это единственный способ, которым мы можем думать. Исследования по искусственному интеллекту терпят неудачу в основном из-за «проблемы рамки»: вы можете объяснить компьютеру, как обрабатывать информацию, и дать все необходимые сведения, но как только вы поставите перед ним реальную задачу — например, предложение, которое нужно понять и отреагировать на него, — выяснится, что компьютер делает это гораздо хуже, чем мы могли ожидать, поскольку он не знает, какая информация имеет отношение к проблеме. Это то, что люди хорошо умеют — отфильтровывать ненужную информацию, — но это умение приходит ценой непропорционального преувеличения некоторых контекстуальных данных.

Мы склонны допустить, например, что положительные характеристики объединяются: привлекательные люди должны быть одновременно добрыми; люди, которые кажутся добрыми, должны быть умными и хорошо информированными. Даже это было продемонстрировано экспериментально: сообщения, написанные аккуратным почерком, получили больше баллов, чем идеи тичные по содержанию, но неряшливые; поведение спортивных команд, которые носят черную форму, считается более агрессивным и грубым, чем поведение спортсменов в белой форме.

И несмотря на все ваши усилия, иногда некоторые вещи противоречат интуиции, особенно в науке. Представьте, что в комнате находятся 23 человека. Каков шанс, что у двоих из них день рождения в один день? Один к двум[50].

Когда вы думаете об окружающем мире, у вас в распоряжении есть целый набор инструментов. Интуиция работает во многих ситуациях, особенно в социальной области: например, что вы думаете по поводу того, обманывает ли вас ваша девушка или можно ли доверять вашему партнеру по бизнесу. Но для математических проблем или оценки причинно-следственных связей она не годится, поскольку полагается на упрощения, которые помогают, когда нам нужно быстро решить сложные познавательные задачи, но допускают неточности, ошибки или неправильные оценки.

Небезопасно оставлять нашу интуицию и наши предрассудки непроверенными и неконтролируемыми: в наших интересах подвергнуть сомнению эти недостатки интуитивного рассуждения там, где мы можем, и для этого существуют методы науки и статистики. Их разумное применение — наше лучшее оружие в борьбе с ошибками, и остается только решить, какой из этих инструментов применять в том или ином случае, поскольку строить отношения с партнером на научной основе так же глупо, как руководствоваться интуицией в установлении причинно-следственных связей.

А теперь посмотрим, как журналисты обращаются со статистикой.

14. Плохая статистика

Теперь, когда вы оценили значение статистики — и пользу и риск интуиции, — мы можем посмотреть, как эти цифры и расчеты постоянно неправильно используются и понимаются. Наши первые примеры — из мира журналистики, но весь ужас в том, что журналисты не единственные, кто делает фундаментальные ошибки в рассуждениях.

Цифры, как мы увидим, могут погубить жизни.

Самая большая статистика

Газеты любят большие цифры и броские заголовки. Им нужны чудесные лекарства и скрытые страхи, а небольшой процент сдвига риска никогда не будет достаточным, чтобы продать читателя рекламщикам (а это их бизнес). Поэтому они выбирают самый мелодраматический и уводящий в сторону способ презентации статистического увеличения риска, который называется «относительное повышение риска».

1 ... 64 65 66 ... 90
Перейти на страницу:
Комментарии и отзывы (0) к книге "Обман в науке - Бен Голдакр"