Problémem vědy jsou vědci

Tysonův ideální svět se líbil mnoha lidem unaveným z emocí hnané politiky a politických kmenových válek, které zasáhly všechny oblasti veřejného života, včetně vědy. To oslovilo mnoho jeho kolegů vědců, lidí vycvičených k objektivnímu myšlení a testování hypotéz založených na pozorováních o přírodním světě.

Jediný problém – obrovská váha důkazů ukazuje, proč k virtuální zemi Rationalia prostě nikdy nedojde.

Je to proto, že pro lidi vyžaduje racionální myšlení obrovské množství energie a úsilí. Výsledkem je, že se většinou neobtěžujeme. Namísto toho je převážná většina našeho myšlení vedena zcela naší intuicí – našimi instinkty samotnými bez toho, že by racionální myšlení rušilo nic.

Tuto dichotomii mistrně a do detailů vysvětluje laureát Nobelovy ceny Daniel Kahneman ve své knize Myšlení rychle a pomalu, a pokrytý se zaměřením na politické rozdělení v mistrovském díle Jonathana Haidta Spravedlivá mysl. Obě jsou sama o sobě fantastická díla a poskytují fascinující vysvětlení, proč mají lidé různé názory a proč je tak těžké je změnit.

Ještě důležitější je, že tato kognitivní dichotomie platí pro každého, dokonce i pro vědce. To může být pro některé (zřejmě včetně některých vědců) překvapivé média a politici vylíčili vědce (alespoň ti, s nimiž souhlasí) jako prodchnutý magickou schopností rozeznat a vyslovit absolutní pravdu.

Tohle nemůže být dále od reality. Často lidem říkám, že rozdíl mezi vědcem a průměrným člověkem je ten, že vědec si více uvědomuje, co o svém konkrétním oboru neví, zatímco průměrný člověk neví, co neví. Jinými slovy, každý trpí zdrcující nevědomostí, ale vědci si (doufejme) obvykle více uvědomují její hloubku. Mohou mít příležitostně nápad, jak mírně rozšířit konkrétní soubor znalostí, a někdy se tento nápad může dokonce ukázat jako úspěšný. Ale většinou tráví čas přemýšlením o hluboké propasti znalostí, která je specifická pro jejich obor.

Vědcům často brání jejich vlastní letité zkušenosti a potenciálně zavádějící intuice, která se díky tomu vyvinula. V knize Virus Hunter, autoři CJ Peters a Mark Olshaker vyprávějí, jak bývalý ředitel CDC poznamenal, že „mladí, nezkušení důstojníci EIS (Epidemic Intelligence Service) CDC obvykle vysílaní vyšetřovat propuknutí záhadných nemocí a epidemie ve skutečnosti měli určitou výhodu oproti svým zkušenějším a ostřílenějším starším. I když měli prvotřídní školení a podporu celé organizace CDC, neviděli dost na to, aby měli předem stanovené názory, a proto mohli být otevřenější novým možnostem a měli energii je prosazovat.“ Odborníci jsou také hrozní v předpovědích, a jak vysvětlil výzkumník a autor Philip Tetlock ve své knize Odborný politický posudeknejsou v předpovědích o nic přesnější než průměrný člověk. Více nedávné selhání modelů předpovědi pandemie tento závěr jen posílily.

Většina úspěšných vědců může vystopovat své vrcholné úspěchy k práci, ke které došlo na začátku své kariéry. To se děje nejen proto, že vědci získají větší jistotu zaměstnání, ale také proto, že je brzdí jejich vlastní zkušenosti a předsudky. Když jsem byl koncem 90. let laboratorním technikem, vzpomínám si, že jsem požádal imunologa o radu ohledně experimentu, který jsem plánoval. Nakonec mi dal spoustu důvodů, proč neexistuje žádný dobrý způsob, jak tento experiment provést a získat užitečné informace. Řekl jsem postdoktorce o tomto setkání a vzpomínám si, jak řekla: „Neposlouchej ho. Ten chlap tě může přemluvit, abys udělal cokoli." Zkušení vědci jsou si velmi dobře vědomi toho, co nefunguje, a to může mít za následek neochotu riskovat.

Vědci působí ve vysoce konkurenčním prostředí, kde jsou nuceni trávit většinu času hledáním financování výzkumu nekonečným psaním grantů, z nichž drtivá většina je nefinancovaná. Aby byli v tomto omezeném fondu konkurenceschopní, vědci vložili do své práce nejpozitivnější směr a publikovali své nejpozitivnější výsledky. I když se studie odchýlí od toho, co bylo původně plánováno, výsledný rukopis se takto čte jen zřídka. A tyto tlaky často vedou k tomu, že analýza dat spadá do spektra náchylného k chybám od nevinnějšího zdůrazňování pozitivních výsledků přes ignorování negativních nebo opačných dat až po přímou výrobu. Podrobné příklady toho uvádí autor Stuart Ritchie ve své knize Sci-fi: Jak podvody, zaujatost, nedbalost a humbuk podkopávají hledání pravdy. Nejen, že Ritchie vysvětluje, jak je věda deformována tlaky na uznání a financování ze strany dobře smýšlejících vědců, ale dostává se do krvavých podrobností o některých z nejplodnějších podvodníků. Dalším vynikajícím zdrojem, který pokrývá vědecké chyby a pochybení při výzkumu, jsou webové stránky Rekordní hodinky. Pouhé množství stažených papírů, mnoho od stejných vědců, zdůrazňují důležitost dokumentování a napadání vědeckých podvodů.

Problémy s vykazováním výzkumných dat a jejich replikovatelností jsou známy již léta. V roce 2005 Stanfordský profesor John Ioannidis, mezi nejcitovanější vědce, publikoval jeden z nejcitovanějších článků (přes 1,600 XNUMX), Proč je většina publikovaných výzkumných zjištění nepravdivá. Ve studii Ioannidis použil matematické simulace, aby ukázal, „že u většiny návrhů a nastavení studií je pravděpodobnější, že tvrzení výzkumu bude nepravdivé než pravdivé. Navíc pro mnoho současných vědeckých oborů mohou být proklamovaná výzkumná zjištění často pouhými přesnými měřítky převládající zaujatosti.“ Ioannidis také nabídl šest důsledků odvozeno z jeho závěrů: 

1. Čím menší jsou studie provedené ve vědecké oblasti, tím menší je pravděpodobnost, že výsledky výzkumu budou pravdivé.
2. Čím menší je velikost účinku ve vědecké oblasti, tím je méně pravděpodobné, že výsledky výzkumu budou pravdivé.
3. Čím větší je počet a čím menší je výběr testovaných vztahů ve vědecké oblasti, tím je méně pravděpodobné, že výsledky výzkumu budou pravdivé.
4. Čím větší je flexibilita v návrzích, definicích, výsledcích a analytických režimech ve vědecké oblasti, tím je méně pravděpodobné, že výsledky výzkumu budou pravdivé.
5. Čím větší jsou finanční a jiné zájmy a předsudky ve vědecké oblasti, tím menší je pravděpodobnost, že výsledky výzkumu budou pravdivé.
6. Čím žhavější vědecká oblast (s více zapojenými vědeckými týmy), tím menší je pravděpodobnost, že výsledky výzkumu budou pravdivé.

Pokud se na seznam pozorně podíváte, měly by na vás vyskočit 5 a 6 a křičet. Zde je bližší pohled:

„Důsledek 5: Čím větší jsou finanční a jiné zájmy a předsudky ve vědecké oblasti, tím menší je pravděpodobnost, že výsledky výzkumu budou pravdivé. Střet zájmů a předsudky mohou zvýšit zaujatost, u. Konflikty zájmů jsou v biomedicínském výzkumu velmi běžné a obvykle jsou nedostatečně a řídce hlášeny. Předsudky nemusí mít nutně finanční kořeny. Vědci v dané oblasti mohou mít předsudky čistě kvůli jejich víře ve vědeckou teorii nebo oddanosti vlastním zjištěním (důraz můj). Mnoho jinak zdánlivě nezávislých univerzitních studií může být vedeno jen proto, aby lékařům a výzkumníkům poskytly kvalifikaci pro povýšení nebo funkční období. Takové nefinanční konflikty mohou také vést ke zkresleným vykazovaným výsledkům a interpretacím. Prestižní vyšetřovatelé mohou prostřednictvím procesu vzájemného hodnocení potlačit výskyt a šíření nálezů, které jejich zjištění vyvracejí, a odsoudit tak svůj obor k udržování falešných dogmat. Empirické důkazy o znaleckém posudku ukazují, že je extrémně nespolehlivé.“

„Důsledek 6: Čím je vědecká oblast žhavější (s více zapojenými vědeckými týmy), tím menší je pravděpodobnost, že výsledky výzkumu budou pravdivé. Tento zdánlivě paradoxní důsledek vyplývá, protože, jak bylo uvedeno výše, PPV (pozitivní prediktivní hodnota) izolovaných nálezů se snižuje, pokud je ve stejné oblasti zapojeno mnoho týmů vyšetřovatelů.To může vysvětlovat, proč občas vidíme velké vzrušení následované rychlým těžkým zklamáním v oblastech, které přitahují širokou pozornost. Vzhledem k tomu, že mnoho týmů pracuje na stejném poli a produkují se masivní experimentální data, je načasování zásadní pro překonání konkurence. Tím pádem, každý tým může upřednostnit sledování a šíření svých nejpůsobivějších „pozitivních“ výsledků... "

Vědci zaujatí kvůli svému přesvědčení, motivovaní „žhavým“ polem, a tedy upřednostňování pozitivních výsledků, to vše jsou naprosto zjevné zdroje zaujatosti ve výzkumu SARS-CoV-2. Ioannidis a kolegové publikovali na exploze publikovaného výzkumu SARS-CoV-2s poznámkou „210,863 19 článků relevantních pro COVID-3.7, což představuje 5,728,015 % z 1 2020 1 článků napříč celou vědou publikovaných a indexovaných ve Scopus v období od 2021. ledna 19 do 2020. srpna XNUMX.“ Autoři článků souvisejících s COVID-XNUMX byli odborníci téměř ve všech oblastech, včetně „rybářství, ornitologie, entomologie nebo architektury“. Do konce roku XNUMX, Ioannidis napsal, „pouze automobilové inženýrství nemělo vědce, kteří by publikovali o COVID-19. Začátkem roku 2021 měli své slovo i automobiloví inženýři." Jiní se také vyjádřili k „kvidizace"Z výzkum, zdůrazňující snížení kvality výzkumu, protože COVID mánie hnala výzkumníky z nesouvisejících oborů k nejžhavější a nejlukrativnější hře ve městě.

Jak jsem psal ve dvou předchozích příspěvcích, univerzální maskování a hlášení o poškození dětí COVIDem byly nenapravitelně zpolitizovány a překrouceny kvůli nekontrolovatelným předsudkům médií, politiků, vědců a organizací veřejného zdraví. Ale skutečným viníkem může být samotná veřejnost a kultura bezpečnosti s nulovým rizikem z prvního světa, která všechny tyto hráče povzbudila k přehánění škod, aby si vynutili změny chování u těch, kteří se neřídí. Kromě toho většina lidí, kteří jsou v souladu s předpisy, kteří „berou pandemii vážně“, chtějí vědět, že všechny oběti, které přinesli, stály za to. 

Vědci a média jsou však více než rádi dodat:

„Představte si, že byste byli vědci a věděli byste, že příznivý závěr vaší studie by vedl k okamžitému uznání The New York Times, CNN a dalších mezinárodních médií, zatímco nepříznivý výsledek by vedl k ničivé kritice ze strany vašich kolegů, osobním útokům a cenzura na sociálních sítích a potíže s publikováním vašich výsledků. Jak by na to někdo reagoval?"

Odpověď je zřejmá. Ohromující touha vyděšené veřejnosti po důkazech o intervencích, které účinně eliminují riziko infekce, bude nevyhnutelně tlačit na vědce, aby tyto důkazy poskytli. V ideálním případě by uznání této zaujatosti vedlo ke zvýšené skepsi ze strany ostatních vědců a médií, ale to se nestalo. Přehnaný pohledávky of účinnost zásahů a přehnaných škod podporovat jejich přijetí se staly standardem v hlášení pandemie.

Jak jsem diskutoval v předchozím příspěvku, nejlepší způsob, jak zmírnit zkreslení výzkumu, je pro vyšetřovatele pozvat neutrální partnery, aby replikovali práci a spolupracovali na dalších studiích. Schopnost zpřístupnit všechna data veřejnosti a dalším vědcům také vybízí ke kritickým recenzím, které jsou získávány ze zdrojů, a proto jsou potenciálně přesnější a méně zaujaté. Veřejná dostupnost datových souborů a dokumentů vedla ke zlepšení prognózování pandemie a přinesl možnost laboratorního úniku SARS-CoV-2 ze stínů konspiračních teorií do veřejného světla.

V důsledku otevřených dat a transparentní dokumentace si jiní stěžovali, že tyto zdroje byly zneužity křeslo vědci nebo vědci, kteří se na tom podílejí epistemické překročení mimo jejich příslušná pole, což má za následek obrovskou, matoucí hromadu zavádějících informací. Přesto, i když je proces vědy omezen pouze na „odborníky“, velká většina studií produkuje velmi málo cenné nebo přesné informace dalším badatelům nebo široké veřejnosti.

Pouze díky tvrdému přirozenému výběru a procesu replikace vrstevníků přežijí ty nejlepší nápady i mimo původní humbuk. Je také důležité poznamenat, že skupiny výzkumníků v určité oblasti mohou být natolik paralyzovány vnitřními a politickými zaujatostmi a toxickým skupinovým myšlením, že na problém dokážou upozornit pouze ti mimo jejich obor. Proto schopnost ostatních vědců a veřejnosti pomáhat v dlouhodobém nápravném procesu vědy je nejlepší způsob, jak se přiblížit pravdě, navzdory našim společným chybám.

Přetištěno od autora Náhradník