«Настоящий урок, который нам стоит извлечь из этой статьи, состоит не в том, что ЭСВ существует, а в том, что методы, которые мы используем, не защищают нас от сомнительных результатов», – говорит Дэвид Крантц, статистик из Колумбийского университета
[313].
Другим примером подобного отношения является статья журналиста Боба Холмса в журнале «New Scientist» – «Доказательство ЭСВ компрометирует науку»
[314]. Суть компромата определена в следующей цитате одного статистика из Университета Дьюка: «Почти вся эта публикация – сплошное заблуждение». Далее Холмс пишет:
Несмотря на широко распространенный скептицизм в консервативных научных кругах, исследования предвидения и других форм экстрасенсорного восприятия не прекращаются. В 1940-х это было отгадывание карточек, в 1980-х – возможность влиять на генераторы случайных чисел, а в последнее десятилетие этим стали так называемые «эксперименты на предчувствие», в которых добровольцы демонстрируют потоотделение перед тем, как они увидят шокирующие изображения. Однако ни в одном из этих случаев независимые исследователи не сумели повторить первоначальные результаты и были вынуждены прийти к заключению, что они были следствием инженерных ошибок или случайного совпадения.
Как мы уже выяснили ранее при обзоре экспериментов на предчувствие, мнение Холмса кардинально и однозначно неверно. Он также глубоко ошибается, говоря о других видах психических экспериментов и показывая желание не видеть того, чего он не хочет видеть.
И наконец, я приведу цитату из статьи «Страх перед будущим эмпирической психологии», опубликованной в журнале «Review of General Psychology». Вот как определяют вставшую перед наукой проблему ее авторы, психологи Этьенн Лебель и Курт Петерс:
Использовав стандарты, установленные для экспериментальной, аналитической и отчетной практики, и получив с их помощью фантастические результаты, Бем поставил эмпирическую психологию перед трудным выбором: либо пересмотреть фундаментальные законы времени и причинно-следственной связи, либо пересмотреть допустимость [практики модальных исследований]
[315].
Байесовский метод
В другой критической статье («Что заставит психологов поменять свои аналитические методы – пси-феномены») психолог Ян Вагенмейкерс с коллегами из Амстердамского университета говорят, что для анализа таких противоречивых данных следует использовать статистическую технику – байесовский метод, названный по имени математика и теолога Томаса Байеса, жившего в XVIII веке
[316]. Этот метод объективно показывает, как убеждения исследователя должны измениться при встрече с новыми данными.
Данный метод требует принять два положения: с какой вероятностью «нулевая», или основная гипотеза может оказаться истинной (на статистическом жаргоне такая нулевая гипотеза обозначается как «H0»); и какой может быть величина эффекта, если истинной окажется альтернативная гипотеза (обозначаемая как «H1»). H1 в данном случае выражает гипотезу о том, что люди могут получать информацию из будущего, а H0 соответствует противоположному убеждению.
Процесс начинается с выражения мнения о том, что люди не могут получать информацию из будущего (то есть H0). Вагенмейкерс установил данное соотношение равным 1000,000,000,000,000,000,000 к 1, или 1000 миллиардов миллиардов к 1, тем самым выразив непоколебимость своего убеждения в невозможности предвидения.
Затем он должен был высказать свое мнение о том, какой была бы величина эффекта множества экспериментов, если бы предвидение было реально (выражение альтернативной гипотезы, или H1).
Установление H1 означает охват и размах величины эффекта, ожидаемого после проведения множества исследований, а не оценку возможной величины эффекта в единственном исследовании. Форма ожидаемого размаха величины эффекта является критическим показателем, поскольку она выражает субъективное представление об исследуемом эффекте. Ожидается ли, что данный эффект будет малым и редким или большим и частым или же чем-то средним?
Вывод такого анализа выражается в понятии «байесовский фактор», означающем шансы альтернативной гипотезы (H1) относительно нулевой гипотезы (H0) после ознакомления с новыми экспериментальными данными.
Используя этот метод, Вагенмейкерс провел оценку каждого из девяти экспериментов, проведенных Бемом, по отдельности. Его безмерная убежденность в нулевой гипотезе в сочетании с выбором амплитуды альтернативной гипотезы исключила всякую возможность того, что хоть какие-либо новые данные могут повлиять на его мнение относительно возможности предвидения. Поэтому неудивителен его вывод, что исследования Бема не обнаружили доказательства реальности предвидения.
Статья Вагенмейкерса была немедленно опубликована, к вящему облегчению ортодоксального научного мира. Но в чем смысл?
Бем опубликовал ответную статью, взяв в соавторы Джессику Аттс и Уэсли Джонсона, профессоров статистики из Калифорнийского университета (Ирвайн)
[317]. Надо заметить, что Джонсон также являлся одним из разработчиков статистического метода, использованного Вагенмейкерсом. В этой статье Бем с коллегами отметили, что «правильное использование байесовского метода требует большой осторожности, и мы полагаем, что Вагенмейкерс с коллегами… не проявили ее»
[318].
Получается, что Вагенмейкерс выбрал не только нереалистичное соотношение в 1000 миллиардов миллиардов к одному в пользу нулевой гипотезы, но также и совершенно нереалистичный размах величины эффекта, ожидаемого для экспериментов на предвидение. Говоря коротко, Вагенмейкерс предположил, что результаты типичного исследования предвидения должны включать эффекты настолько большие, что не должно оставаться ни малейшего сомнения в его существовании. Другими словами, по мнению Вагенмейкерса, предвидение должно быть одновременно невозможным и самоочевидным.
