Сокрытие фактов
Как вы уже поняли, наука, по сути, является самокорректирующимся процессом. Он базируется на сравнении прогнозов с полученными данными, вследствие чего предложенная теория, противоречащая фактам, рано или поздно отклоняется или изменяется. Обратной стороной такого подхода является то, что теории, которые в итоге оказываются неверными, часто какое-то время подтверждаются данными, пока не будут отклонены в процессе уточнения истины.
Мы уже упоминали одну очевидную причину такого ложного подтверждения – когда что-то не так с исходными данными. Возможно, наблюдения были недостаточно точными, чтобы отвергнуть теорию, или были искажены и содержали ошибки, а может быть, они просто были неполными. Эта книга изобилует примерами разнообразных путей появления темных данных, но иногда тень на плетень наводят умышленно, а искажения и ошибки оказываются результатом мошеннических действий.
Неудивительно, что мошенничество процветает в сфере финансов и коммерции – выгоды здесь очевидны, в чем мы уже успели убедиться в предыдущих главах. Но научные исследования, как правило, представляют собой не самый короткий путь к обогащению. Достаточно вспомнить растиражированный образ ученого – человека слегка не от мира сего, который занят исключительно познанием истины, не интересуется бытовыми вопросами и, разумеется, носит белоснежный халат. К сожалению, реальность выглядит несколько иначе. Ученые тоже люди, они руководствуются теми же мотивами и желаниями, что и все остальные. Деньги, власть, признание и уважение коллег так же важны для ученых, как и для людей других профессий. И точно так же, как и другими, учеными порой овладевают жадность, гордыня и зависть.
Однако между финансами и наукой есть одно ключевое различие: финансовые мошенничества могут и не быть обнаружены, а вот неверные научные утверждения в конечном счете опровергаются. Все дело в самокорректирующейся природе науки. Так какой смысл публиковать заведомо ложные открытия, авторы которых рано или поздно будут выведены на чистую воду?
Один из возможных ответов на этот вопрос состоит в том, что теория может и впрямь оказаться верной. Люди строят необоснованные догадки, и иногда они оказываются удачными, хотя такой подход никак не назовешь разумной стратегией для успешной научной карьеры. Другой ответ заключается в том, что мошенническая теория может оставаться неопровергнутой не только при жизни ее создателя, но и на протяжении целых столетий. Такая возможность выглядит соблазнительно для того, кто настолько убежден в правоте своей теории, что готов подгонять или фальсифицировать данные в надежде скрыть обман. Некоторые из величайших ученых подозревались в махинациях со своими данными, в том числе Роберт Милликен, Луи Пастер, Джон Далтон, Грегор Мендель, Галилей и даже сам Ньютон. Далее мы рассмотрим дело Милликена, поскольку его записные книжки с данными сохранились и мы можем сопоставить с ними выдвинутые против него обвинения. В других же случаях точных данных нет, поэтому установлением истины должна заняться судебная статистика.
Особенно интересно здесь то, что люди, перечисленные выше, справедливо считаются сегодня великими учеными, в том числе и потому, что дальнейшие исследования и многочисленные повторения подтверждают их выводы. Будь это не так, на их трудах осталось бы клеймо недостоверности, а сами они были бы отправлены на свалку истории. Похоже, в этом есть какая-то несправедливость!
Даже если выясняется, что теория, основанная на мошеннических данных, ошибочна, само мошенничество при этом может и не вскрыться. Природа науки подразумевает существование множества несостоятельных теорий, которые первоначально соответствуют данным и лишь позже начинают сыпаться. Однако если нет причин для пересмотра данных, на которых была основана теория (при условии, что они все еще доступны), то ее провал, как правило, списывают на неточность измерений, случайные колебания или какой-нибудь иной недостаток, но ни в коем случае не на мошенничество.
Однако иногда такие случаи все же обнаруживаются, и даже спустя много лет после самого события блестящая карьера может в одночасье рухнуть. Большинство мошенников от науки действуют по одной схеме – они начинают с небольшого обмана, а затем, воодушевленные успехом, увеличивают его масштаб. Так происходит до тех пор, пока кто-нибудь не начнет с пристрастием анализировать их настоящие – и прошлые – эксперименты и данные. И вскоре здание, построенное на обмане, рушится.
Сэр Сирил Берт был выдающимся психологом: в 1968 г. он стал первым неамериканским лауреатом престижной премии Эдварда Ли Торндайка, присуждаемой Американской психологической ассоциацией. Но вскоре после его смерти в 1971 г. возникли подозрения в отношении его работы по наследственности интеллекта, когда Леон Камин отметил, что некоторые коэффициенты корреляции Берта (указывающие, насколько схожие значения могут принимать две переменные) из разных экспериментов, были одинаковыми с точностью до трех знаков после запятой. Вероятность такого совпадения ничтожна. Несколько авторитетных ученых согласились с тем, что Берт совершил мошенничество, другие же указывали на то, что были исследователи, получившие аналогичные значения коэффициентов корреляции. Артур Дженсен, например, утверждал, что «никто, имеющий опыт в статистике, а Берт был чрезвычайно опытен, не станет регистрировать значение корреляции 0,77 три раза подряд, если захочет подделать данные»
[126]. Это интересный аргумент. По сути, он говорит о том, что любой, кто планирует совершить научное мошенничество, должен сделать свое намерение очевидным, поскольку тогда никто не поверит, что он может быть настолько глупым. Я очень сомневаюсь, что такой довод можно назвать серьезным. Важно еще и то, что это обвинение в мошенничестве было основано в том числе на факте уничтожения улик: все записи Берта были им сожжены, поэтому никто не мог проверить коэффициенты или убедиться в существовании данных, на которых они были получены.
Первые шаги по этой скользкой дорожке обычно выглядят как нечто само собой разумеющееся. Дело в том, что на каком-то этапе исследований каждый ученый принимает субъективные решения о том, какие данные являются приемлемыми, а какие следует отклонять. В конце концов, если вы заметили, что участник контрольной группы, взвешиваясь, не снял тулуп, а участница была на высоких каблуках, когда измеряли рост, ничто не мешает вам со спокойной совестью исключить эти данные из анализа. Но что, если вы обнаружили неисправность весов, а значит, и усомнились в точности предыдущих измерений или вы не можете вспомнить, все ли участники контрольной группы снимали обувь при измерении роста? Означают ли эти подозрения, что вы должны отклонить все собранные данные? В подобных случаях разные исследователи могут принимать разные решения.
О возможностях мошенничества в науке известно довольно давно. В разделе 3 главы 6 своей классической книги «Размышления об упадке науки в Англии и о некоторых его причинах» (Reflections on the decline of science in England), вышедшей в 1830 г., Чарльз Бэббидж, изобретатель первой вычислительной аналитической машины, «отец» современного компьютера, сказал: «Научные исследования более других вещей открыты для набегов симулянтов; и я чувствую, что заслужу благодарность всех, кто действительно ценит истину, заявив вслух о некоторых методах обмана, применяемых недостойными претендентами на научные заслуги, поскольку одно лишь предание огласке их уловок может отпугнуть будущих преступников… Есть несколько видов жульничества, практикуемого в науке, которые известны в основном посвященным и которые вполне возможно вразумительно донести до всеобщего понимания. Их можно классифицировать как розыгрыш, подделка, приукрашивание и фабрикация»
[127]. Все перечисленное Бэббиджем представляет собой разные способы сделать данные темными, поэтому рассмотрим каждый из них более подробно.
