Цитаты из книг автора «Том Чатфилд»

В этой главе рассматриваются две составляющие данного процесса: 1) критическая оценка свидетельств, полученных из разных источников; 2) стратегический подход к чтению и формированию собственной позиции.

Простого решения этих проблем не существует, но можно с уверенностью утверждать, что центральное место на начальном этапе любого исследовательского проекта занимает вопрос его осуществимости. Вопрос этот имеет две составляющие: может ли проект быть выполнен и принесет ли он надежные результаты. Прежде чем приступить к любому исследованию, чрезвычайно важно убедиться в том, что: 1) на вопрос исследования можно дать ответ, четкий и полезный; 2) вопрос достаточно четко сформулирован, чтобы на него можно было ответить с учетом доступных ресурсов, в том числе и временны́х; 3) вопрос в принципе имеет значимый ответ на основе информации, которую удастся создать или получить.

Все исследовательские вопросы в зависимости от того, к каким аспектам абдукции они обращаются, подразделяются на два типа. Вы должны знать, какой вопрос себе задаете и почему, а также убедиться, что имеете навыки и ресурсы, необходимые для того, чтобы дать на него значимый ответ! Описательные вопросы инициируют подробное изучение характера определенного явления или тенденции. Например: «Как студенты университета относятся к основным политическим партиям нашей страны?» Такие вопросы могут принести как качественные (скажем, итоги соцопроса или субъективные оценки исследователя), так и количественные (любые статистические оценки различных факторов) результаты. Но самое важное в данном случае — это обеспечивает ли собранная информация осмысленное, строгое и надежное освещение предмета исследования. Объяснительные вопросы исследуют возможные причины явления. Например: «Какие факторы наиболее сильно влияют на отношение студентов университета к главным политическим партиям нашей страны?» Чтобы получить адекватные ответы на них, требуется задействовать больше ресурсов, опыта и времени, чем в случае описательных вопросов, но зато это открывает возможность получения долгосрочных и социально значимых новых знаний о сложных процессах, событиях и обстоятельствах.

При проведении своего собственного исследования вам в равной степени пригодится уверенное владение двумя навыками. Это: 1) умение определять условия, в которых можно обоснованно предполагать наличие каузальности; 2) умение определять условия, в которых нет оснований предполагать каузальность, а самой ценной формой исследования является подробное и информативное описание реальной картины.

Прежде чем выдвинуть предположение о наличии причинной обусловленности, убедитесь, что вы рассмотрели и отвергли все прочие возможности. 1. Третий фактор: одна из самых распространенных ошибок в восприятии корреляции возникает, когда скрытой причиной двух явлений, кажущихся тесно взаимосвязанными, является какой-либо третий фактор. Например, стоимость вашего автомобиля и размер дома могут иметь близкую корреляцию, но это не означает, что одно обусловлено другим. Скорее всего, обе эти характеристики зависят от третьего, обусловливающего их фактора — уровня вашего благосостояния. 2. Действующий фактор, но не причина: одно действительно оказывает существенное влияние на другое, но не обусловливает его. Неслучайно многие очень высокие люди становятся профессиональными баскетболистами. Данная физическая особенность повышает шансы добиться успеха в этом виде спорта, где трудно преуспеть коротышкам. Тем не менее рост не является ни абсолютно необходимым, ни достаточным условием: большинство высоких людей не являются хорошими баскетболистами, и для превращения в сильного игрока необходимо множество других факторов. 3. Взаимная обусловленность: взаимосвязь между двумя элементами реальна, но оба они постоянно воздействуют друг на друга. Так, существует тесная связь между инфляцией и безработицей, но оба параметра одновременно являются и причиной, и следствием, то есть находятся в состоянии постоянной взаимной обусловленности. 4. Чистое совпадение: множество вещей коррелируют по чистой случайности, между ними не существует никаких значимых отношений. К примеру, в последние 20 лет в США увеличилось число сортов пива, а также вырос размер государственного долга. Едва ли эти два параметра как-то связаны между собой. 5. Манипулирование статистикой: внешне впечатляющая корреляция может оказаться результатом избирательного подхода к статистике, когда учитываются только данные, демонстрирующие желаемый результат. Например, в рекламе программы по снижению веса могут активно обсуждаться результаты маленькой выборки сильно похудевших испытуемых, тогда как о других участниках, которым диета абсолютно не помогла, даже не упоминается. 6. Путаница между причиной и следствием: бывает, что две вещи действительно коррелируют, но вы неправильно определяете, какая из них является причиной, а которая следствием. Скажем, депрессия вследствие потери работы может быть ошибочно принята за причину случившегося, а не за его симптом («Наверное, тебя уволили, потому что ты все время был хмурым и думал о плохом»).

Как вы, наверное, уже поняли, этот анализ — полнейшая бессмыслица. Между расходами на товары массового спроса и продуктивностью экономики может наблюдаться тесная корреляция, означающая, что эти две тенденции связаны друг с другом (термин происходит от лат. correlatio — «соотношение, взаимосвязь»). Однако не продемонстрирована их каузальность — то, что одна тенденция вызывается другой. Автор исследования выдает желаемое за действительное, что, к сожалению, часто случается, когда между явлениями наблюдается нечто общее. Нужно быть очень осмотрительным и убедиться, что они действительно находятся в состоянии каузальности — то есть причинной обусловленности.

Как и индуктивные аргументы, теории и объяснения всегда имеют дело с вероятностью, а не с убежденностью. Иногда — например, в судебных делах — «отсутствия разумных оснований для сомнения» достаточно, чтобы руководствоваться эмпирическим правилом. Однако строгое научное объяснение требует установить более точный критерий доказанности — барьер между принятием и отклонением теории.

Таким образом, прежде чем принять какое-либо объяснение, нужно достичь высокой степени убеждения в том, что нет: ни более простого объяснения… …ни неизвестных пока свидетельств, возможно противоречащих ему.

Следовательно, проверяя абдуктивные цепочки на прочность и пытаясь найти среди них наилучшую, мы можем ориентироваться на два критерия: 1) возможность найти новое свидетельство, которое существующее абдуктивное рассуждение не способно объяснить; 2) возможность предложить более простую абдуктивную логическую цепочку, которая все объясняет.

объяснения»18. Но в силу чего одно объяснение лучше другого? Как упоминалось в главе 2, хороший пример должен удовлетворять двум условиям: 1) успешно объяснять все, что мы уже знаем; 2) быть максимально простым, не утрачивая при этом объяснительной способности.