При оценке научной и медицинской информации мы должны смотреть на сноски и цитаты, отсылающие к рецензируемой академической литературе. Факты должны подтверждаться источниками. Десять лет назад было относительно легко узнать, стоит ли доверять журналу. Но ситуация стала более размытой из-за распространения изданий с открытым доступом, которые существуют в параллельном мире лженауки и за определенную плату печатают что угодно
[838]. Стивен Гудмен, декан и профессор Стэнфордской школы медицины, отмечает: «Большинство людей совершенно не знают про мир академических журналов. Им ничего не скажет название издания, они не смогут определить, хорошее оно или нет»
[839]. Но как нам выяснить его репутацию? Журналы, которые появляются в перечнях, таких как PubMed (который ведет Национальная медицинская библиотека США), обычно публикуют качественные статьи; то, что напечатано только на Google Scholar, не обязательно достойно. Джеффри Билл, научный библиотекарь из Университета Колорадо, разработал черный список журналов с открытым доступом, которые он называет «хищническими»
[840]. Четыре года назад в этом перечне было четыре издательства, теперь – более трехсот.
Давайте представим, что врач рекомендует принимать новый препарат и вы пытаетесь найти о нем дополнительную информацию. Вводите название в поисковую систему, которую обычно используете, и одним из первых в списке появляется сайт RxList.com. Вы ранее его не встречали и хотите проверить, стоит ли ему доверять. На странице «О нас» написано: «Компания RxList была основана фармацевтами в 1995 году. Сейчас она стала одним из главных интернет-каталогов лекарств»
[841]. Далее переходите к списку авторов и редакторов, после чего следует ссылка на краткие биографии, где видны их академические достижения и статусы в университетах. И вы решаете, доверять их экспертному мнению или нет. Также можно проверить RxList.com на сайте Alexa.com: это бесплатная служба анализа данных. Если вы сделаете это, то узнаете, что сайтом в основном пользуются люди, уровень образования которых – средняя школа, и он реже (по сравнению с другими) востребован людьми с высшим образованием. Это говорит о том, что ресурс предназначен не для профессионалов, а для населения. Может быть, это именно то, что вы ищете, потому что, например, здесь в описаниях фармацевтических продуктов не будет медицинского сленга. Но более искушенный пользователь сразу заподозрит, что информация на этом сайте может оказаться неточной. Насколько надежны сведения на страничке? По данным Alexa.com
[842], вот пять лучших сайтов, которые ссылаются на RxList.com:
yahoo.com,
wikipedia.org,
blogger.com,
reddit.com,
и bbc.co.uk.
Из этого только новостная ссылка BBC подтверждает надежность источника. Однако если вы перейдете по ней
[843], окажется, что ссылка на RxList фигурирует в комментарии одного из читателей в разделе объявлений
[844]. Если мы спросим Google, какие государственные сайты (с доменным именем. gov) указывают на RxList.com, мы получим больше ценной информации – 3290 ссылок
[845]. Конечно, само количество не важно: они могут быть информацией о повестках или судебных разбирательствах, – но методом случайной выборки мы выясняем, что это не так. Один из первых переходов выполнен с сайта Национального института здоровья США. RxList фигурирует на странице рекомендуемых для прочтения ресурсов о клинической медицине. Также есть переходы с интернет-представительств штатов Нью-Йорк и Алабама. Есть – с сайта Управления по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных препаратов, Национального института рака и других организаций. Все это свидетельствует, что RxList.com заслуживает доверия.
Поскольку интернет никем не регулируется, бремя проверки информации лежит на пользователях, и каждый должен задействовать навыки критического мышления. Различают три аспекта интернет-грамотности: аутентификация (определение), валидация (обоснование) и оценка.
В большей части информации о здоровье, экономике, любимых видах спорта, обзорах новых продуктов в разных формах представлено много статистики. Один из источников предубеждений связан со способом получения данных. Чаще всего его можно встретить в статистических сводках, но он может появляться и в обычных новостях. Я говорю про случаи, когда используется смещенная выборка, не репрезентативная. Речь может идти о чем угодно – людях, микробах, продуктах питания, доходах: это должно быть количество, которое легко измерить.
Предположим, что журналист хочет написать, как определенный химикат в городской воде привел к снижению роста населения, и для этого ему нужно узнать средний рост людей в городе Миннеаполисе. Репортер решает встать на перекрестке и измерять прохожих. Если он окажется рядом с баскетбольной площадкой, его выборка, вероятно, покажет, что средний рост выше, чем на самом деле; а если он постоит перед Обществом низкорослых людей Миннеаполиса, люди в его выборке будут ниже среднего горожанина.
Не смейтесь, подобный тип ошибок часто встречается даже в уважаемых научных журналах (но не всегда это так же вопиюще, как в случае с нашим журналистом)! Люди, добровольно участвующие в испытаниях новых лекарств, несомненно, отличаются от тех, кто этого не делает; они могут быть более низкого социально-экономического статуса и поэтому нуждаться в деньгах. А этот статус, как известно, коррелирует с рядом общих показателей здоровья – из-за различий питания в раннем возрасте, отсутствия регулярного доступа к здравоохранению. Это называется эффектом предварительной выборки, когда из всех возможных групп только определенные люди оказываются в той команде, на которой проверяют лекарства. Возьмем другой пример. Если мы набираем участников для испытания нового лекарства и говорим, что они не смогут пить алкоголь все восемь недель эксперимента, к нам не придут обычные люди. Это будут персонажи с определенным образом жизни, из которого многое вытекает: кто-то вообще может психануть из-за того, что нельзя даже иногда для облегчения жизненных страданий пропустить рюмку-другую. Это могут быть люди, которые только что бросили пить или, наоборот, ведут необычно здоровый образ жизни и регулярно тренируются.
