Руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных «Темные данные: Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных»

Глава 7 
Наука и темные данные 
Природа познания 
Сущность науки 
Наука занята выяснением природы вещей и того, как они работают. Она проливает свет на 
то, что находится в темноте. Но темные данные лежат в основе самой науки, причем в очень 
конкретном смысле. Наука становится таковой, если к ней применим критерий Поппера (в 
честь Карла Поппера), или фальсифицируемость. Основная идея заключается в том, что вы 
выдвигаете некое потенциальное объяснение изучаемого явления (теорию, догадку или 
гипотезу), а затем проверяете его, наблюдая, насколько прогнозируемые вашим объяснением 
последствия соответствуют тому, что происходит на самом деле. Если перевести на язык 
этой книги, то для подтверждения или опровержения нашей теории, мы должны сопоставить 
данные, которые она прогнозирует, с полученными экспериментальными данными. Если 
прогнозные данные не соответствуют действительности, то теория заменяется на другую, 
модифицируется или расширяется, пока не станет не только успешно подтверждать 
прошлое, но и предсказывать будущее. В некотором смысле это пример DD-типа 15: 

---

89 
экстраполяция за пределы ваших данных. Разница в том, что такая экстраполяция является 
преднамеренной и осуществляется с целью тестирования теории. 
До победы научной революции (да и после нее, хотя это не всегда признается) успехи 
познания сдерживались (как правило, подсознательным) нежеланием собирать данные, 
которые могли бы опровергнуть теорию, — такова уже упоминавшаяся выше предвзятость 
подтверждения. Проще говоря, развитию науки препятствовало нежелание сделать темные 
данные видимыми. В конце концов, если у вас имеется солидная теория, которой уже 
несколько веков, зачем искать данные, которые противоречат ей? Вспомнить хотя бы 
миазматическую теорию, господствовавшую в Европе, Индии и Китае с древнейших времен 
вплоть до XIX в., которая гласила, что эпидемии вызваны ядовитыми парами гниющей 
материи. 
Вот мой любимый исторический пример того, как обнаружили подобную проблему. 
Философ Фрэнсис Бэкон писал: «Человеческое понимание, единожды утвердившись во 
мнении… начинает выискивать все, что согласуется с ним и подтверждает его. И хотя на 
другой чаше весов фактов может быть куда больше, тем не менее оно либо просто 
пренебрегает ими, выражая свое презрение, либо отклоняет их каким-то иным способом». 
Бэкон проиллюстрировал опасность игнорирования данных на примере человека, который 
проповедовал, подтверждая свои слова изображениями людей, спасшихся после 
кораблекрушения благодаря молитве. Бэкон спросил его, где портреты людей, которые, 
несмотря на свои молитвы, все же утонули? 
Классическим примером сбора данных для проверки теории являются наблюдения сэра 
Артура Эддингтона и Фрэнка Дайсона, целью которых было подтвердить или опровергнуть 
общую теорию относительности Эйнштейна. Теория предсказывала, что траектория 
световых лучей будет изгибаться при прохождении света вблизи массивных объектов. 
Идеальным массивным объектом для наблюдений могло бы стать Солнце, поскольку 
кривизну светового потока легко обнаружить благодаря видимому смещению положений 
звезд, чьи лучи на пути к Земле проходят вблизи нашего светила. Но дело в том, что Солнце 
своим излучением перебивает свет других звезд, за исключением тех случаев, когда его 
закрывает Луна. По этой причине в 1919 г. сэр Артур Эддингтон возглавил экспедицию на 
Принсипи, остров у западного побережья Африки, а Фрэнк Дайсон — в Бразилию, чтобы из 
разных точек наблюдать солнечное затмение, происходившее 29 мая. Их фотографии и 
измерения видимых положений звезд во время затмения подтвердили предсказания общей 
теории относительности. Это показало, что ньютоновская механика является упрощением и 
приближением по сравнению с новой теорией Эйнштейна, которая дает лучшее описание 
реальности. Свет воссиял не только в буквальном, но и в метафорическом смысле! 
Это описание того, как работает наука, позволяет понять одну очень важную вещь: никогда 
нельзя быть уверенным, что вы обнаружили «реальный» механизм явления. Наука дает 
объяснения, каждое из которых становится все более точным по мере углубления познания, 
но всегда остается возможность опровержения любого из этих объяснений новыми 
экспериментальными данными (хотя чем больше экспериментальных данных будет 
предсказано новой теорией, тем сложнее это сделать). Такая вероятностная природа теорий, 
допускающая их изменение по мере поступления новых данных, — это то, что отличает 
науку, например, от религии, которая никак не связана с доказательствами. Поэтому имейте 
в виду, что, когда для удобства я буду называть ту или иную научную теорию истинной или 
верной, это не значит, что новые данные не смогут ее изменить. 
Проще говоря, наука — это процесс. В частности, она не является набором известных 
фактов, хотя для простоты, особенно при обучении, научный процесс зачастую подают 
именно так. Например, в школе периодическую таблицу элементов и законы Ньютона 
преподают как некий незыблемый факт, а вовсе не как результат тщательной проверки идей 

---

90 
посредством наблюдений. Дети, конечно, должны понимать окружающий мир, но, 
возможно, мы совершаем здесь досадное упущение: научное образование в наших школах 
должно стать естественной колыбелью критического мышления, давая детям наряду с 
констатацией фактов инструмент, который позволит им в будущем лучше оценивать любую 
информацию. 
Идея фальсифицируемости, то есть вывода следствий из теории и последующего 
сопоставления их с фактическими данными, уходит своими корнями в далекое прошлое. 
Убежденность людей в том, что тяжелые объекты падают быстрее, чем легкие, была 
наглядно опровергнута предположительно Галилеем, который, бросая шары разной массы с 
Пизанской башни, показал, что они падают на землю одновременно. 
Точно так же идея плоской Земли на первый взгляд соответствует фактам. По крайней мере, 
совершая путешествие, вы не чувствуете, что двигаетесь по изогнутой в большом масштабе 
поверхности. Но чем больше накапливалось данных, тем очевиднее становилось, что все не 
так просто. Одно из доказательств заключалось в том, что парусные корабли скрывались за 
горизонтом, начиная с корпуса и заканчивая верхушкой мачты. 
Таким образом, фундаментальный научный процесс — это проверка теорий на основе 
наблюдений, результаты которых еще недавно представляли собой темные данные, когда 
несоответствие между теорией и данными заставляет отказываться от теории или изменять 
ее. Но необходимо понимать, что такое несоответствие может иметь и другие объяснения. 
Иногда несовпадение теории и данных может означать, что не все в порядке с данными. Я 
очень надеюсь, что многочисленные примеры, приведенные в этой книге, смогли убедить вас 
в том, что данным всегда сопутствует риск ошибок, неточности измерений, искажений 
выборки и прочих проблем. Вот почему ученые прилагают столько усилий, повышая 
точность измерительных приборов и проводя сами измерения в предельно контролируемых 
условиях, независимо от того, что они измеряют: массу, длину, время, межгалактические 
расстояния, интеллект, мнения, благополучие, ВВП, безработицу, инфляцию или что-то еще. 
Точные, надежные и заслуживающие доверия данные являются необходимым условием для 
научной истины. 
Критерий проверяемости — это то, что отличает науку от лженауки. Придумывать 
объяснения несложно (например, «все дело в магии»), но, если они не подверглись строгому 
тестированию, мы должны относиться к ним с подозрением. Кроме того, теория, готовая 
объяснить любой из возможных экспериментальных результатов, тоже бесполезна — она не 
имеет ничего общего с наукой. Теория гравитации, которая утверждала бы, что предметы 
падают не только вниз, но и вверх, вбок, и вообще, куда придется, вряд ли была бы полезна. 
Напротив, объяснение Ньютона, что массы притягиваются друг к другу и поэтому тело 
падает вниз, вполне научно: его можно проверить. И после того, как верность теории 
многократно подтверждается данными, она становится частью канона знаний, и мы можем с 
ее помощью делать прогнозы и создавать устройства на ее основе. 
Примером теории, которая обоснованно подвергается критике за свой всеобъемлющий 
характер, делающий ее ненаучной и бесполезной, является психоанализ. Фредерик Крюс в 
своей книге «Фрейд: Создание иллюзии» (Freud: The Making of an Illusion) наглядно 
продемонстрировал, что появление психоанализа представляет собой триумф темных 
данных, а именно: обобщения на основе неоправданно узкой выборки (в том числе на основе 
выборки из одного человека — самого Фрейда), нежелание видеть опровергающие теорию 
доказательства, неготовность признавать реальность (Крюс пишет об этом так: «Каждый 
фокусник надеется, что его аудитория будет состоять именно из таких зрителей, как Фрейд») 
и отрицание очевидных фактов. Возможно, наиболее показательным является именно то, что 
Фрейд никогда не признавал своей неправоты. Исследователь, не готовый признать, что его 
теория может быть ошибочной, вряд ли будет соответствовать критерию 

---

91 
фальсифицируемости и, уж конечно, не может называться ученым. Это красноречиво 
доказывает и признание самого Фрейда: «На самом деле я вовсе не человек науки, не 
наблюдатель, не экспериментатор и не мыслитель. По темпераменту я не кто иной, как 
конкистадор, то есть авантюрист»1. Впрочем, такая оговорка не исключает того, что по 
крайней мере часть проблемы связана не с фигурой Фрейда, а с теми, кто некритически 
рассматривал мнение одного человека как непреложный факт.