Неточные науки

По мере роста доступности научных данных возникает множество вопросов о том, какие из них заслуживают доверия, а какие — нет. Профессор Школы глобального общественного здравоохранения Нью-Йоркского университета Рей Ниаура полагает, что современное производство научной информации не решает проблемы доверия результатам научных работ. На примере исследований влияния электронных сигарет на здоровье он показывает, что проблема заключается не в мошенничестве и подтасовке фактов, в которых часто подозревают ученых, а в самой системе публикации научных исследований. «Ъ-Наука» публикует основные тезисы выступления Рея Ниауры в ходе The E-Cigarette Summit в США в мае этого года.

Доктор Рей Ниаура

Фото: NYU School of Global Public Health

По словам доктора Ниауры, одна из проблем, с которой он сам сталкивается как ученый,— это необходимость разбираться в огромном объеме информации, которую производит научное сообщество. Сложность интерпретации научных данных он иллюстрирует на примере исследований электронных сигарет, которые в последние годы стали предметом изучения многочисленных научных коллективов. Информация о большом количестве таких исследований доступна на PubMed — бесплатной поисковой системе по биомедицинским исследованиям, созданной Национальным центром биотехнологической информации в 1997 году.

«Если набрать в этом поисковике "электронные сигареты", то можно увидеть, что до 2009 года информации на эту тему практически не было, но позже ее объем вырос в геометрической прогрессии»,— отмечает профессор Ниаура. По его словам, если сузить поиск до эпидемиологических исследований, целью которых было понять связь между электронными сигаретами и отказом от курения, то обнаружится, что около 40% из них показали отрицательные результаты, а 60% — положительные. «Это, впрочем, не самое удивительное: некоторые исследователи выступают авторами исследований как с отрицательными, так и с положительными результатами, что только добавляет путаницы»,— утверждает Ниаура.

Эта ситуация приводит к серьезной проблеме доверия источникам. По мнению доктора Ниауры, современная иерархия источников информации, во главе которой располагаются систематические обзоры и метаанализы, возможно, устарела. «Синтез доказательств и рекомендаций так же предвзят, как и все остальное»,— отмечает ученый.

В чем же он видит причины этой предвзятости? Рей Ниаура выделяет несколько уровней проблемы. Во-первых, это преднамеренное мошенничество. Однако, по оценке Ниауры, в подавляющем большинстве случаев ошибки вызваны не им. «Ряд моих коллег, впрочем, утверждает, что мошенничество довольно широко распространено в биомедицинской литературе и что экспертная оценка — основной способ его выявления — работает не так уж хорошо. Я так не думаю. Важнее, на мой взгляд, степень свободы исследователя, потому что ее ограничение приводит к кризису воспроизводимости научных исследований, который обсуждается в нашей отрасли по крайней мере с 2015 года»,— говорит профессор Ниаура.

И это второй уровень проблемы, который Рей Ниаура описывает как «моменты, которые могут быть непреднамеренными ошибками, как бы серой зоной между ошибкой и умышленным действием». Именно здесь кроется большая часть трудностей, утверждает ученый.

Кризис воспроизводимости исследований — широко обсуждаемая в научной среде методологическая проблема. Она заключается в том, что результаты многих исследований, опубликованных в рецензируемых научных журналах, бывает невозможно воспроизвести и подтвердить при повторных экспериментах. При этом такие исследования имеют большее влияние в долговременной перспективе: с одной стороны, они активно цитируются другими авторами, поскольку содержат более интересные выводы, с другой — подрывают доверие к науке. «Как правило, сомнительные исследования цитируются, как будто их результаты истинны, еще долгое время после обнаружения невозможности воспроизведения результатов публикации»,— замечает Рей Ниаура.

Третий уровень проблемы выступает следствием избытка научной информации. Это дает возможность заинтересованным структурам отбирать из всего массива те научные данные, которые соответствуют их ожиданиям, и активно продвигать их в общественной сфере. «Пропагандисты могут влиять на лица, которые определяют политику, когда исследований много. Тогда мы получаем идеальный шторм для того, чтобы запутать процесс формирования политики»,— говорит профессор Ниаура.

Четвертая сторона проблемы — «подача под нужным углом», то есть не ложные данные, а то, как люди их интерпретируют. Такое распространено повсюду. «Нам необходима система оценки научных работ по степени ложной интерпретации, так как распространенная тактика в связи с этим — утверждать, что полученные результаты каким-то образом означают наличие причинно-следственных связей»,— предупреждает ученый.

Как же можно что-то противопоставить этим сложностям, возникающим при накоплении научных знаний? Доктор Ниаура предлагает свое видение решения этой проблемы.

Нужно стимулировать открытость данных. Сейчас научные журналы пытаются реализовать этот принцип, но пока он не получил достаточно широкого распространения. Принцип заключается в том, что автор, публикующий статью в журнале, должен представить данные, которые использовались для анализа, тем людям, которые хотят использовать статью и воспроизвести результаты исследования. «Мы знаем о предварительной регистрации исследований, то есть до проведения исследования, и что предварительная регистрация гарантирует вам публикацию независимо от того, будут ли в исследовании получены положительные или отрицательные результаты. Этот принцип уже начали внедрять, но пока результаты еще не заметны»,— отмечает ученый.

Также нужно изменить систему стимулов для публикаций и цитирования для академических ученых. «Вы наверняка все знаете лозунг "публикуйся или умри", ведь большинство академических заведений требует от своего профессорского состава определенное число публикаций в год. Я считаю, что от этой установки надо избавиться, хоть это и не простая задача. На мой взгляд, вместо этого мы должны выстроить систему поощрений по другому принципу — вознаграждать людей за проделанную работу, а не за интерпретацию ее результатов. Мы должны опираться на это и именно в связи c этим использовать стимулы»,— заключает профессор Ниаура.