•  
    •  
  • website icon
Мы используем файлы cookie для того, чтобы сделать наш сайт максимально удобным для вас
Ок, скройся

Часть 2. Наука как процесс

2.1. Каких принципов придерживаются хорошие учёные

Основные принципы научной этики были сформулированы американским социологом Робертом Мертоном. С его точки зрения цель науки в постоянном увеличении количества достоверных научных данных. И для этой цели важно придерживаться системы норм, которую сейчас записывают как CUDOS: С - Communism, U - Universalism, D - Disinterestedness, OS - Organized Skepticism. Пройдёмся по ним и на примерах убедимся в том, что их нарушение не ведёт ни к чему хорошему.
  • Принцип:
    Универсализм - научные данные должны оцениваться независимо от национальности, пола, расы, социального статуса и тд автора. Значение имеют только представленные материалы.
    Примеры нарушения:
    В 19-20 веке женщины в Европе уже могли получать образование, но вот в научный мир их всё еще не пускали. Вот тут можно почитать истории женщин, чьи заслуги признали не сразу. Аналогичная история и с темнокожими. Но сейчас мы видим, что от присутствия разных людей в науке, общество только выигрывает.

    Ну и конечно, стоит вспомнить, что есть очень уважаемые люди, работы которых Диссернет уличил в плагиате. Но что-то почти никакие из них не были отозваны, а люди продолжают занимать высокие должности. Мы все равны, но кто-то равнее
  • Принцип:
    Коллективизм — научные знания являются общим достоянием, а учёные должны делиться результатами своих исследований с научным сообществом.
    Примеры нарушения:
    Если сокрытие данных из-за государственной или коммерческой тайны ещё как-то можно понять и простить, то, например, политика непринятия журналами отрицательных результатов имеет весьма негативные последствия. В лучшем случае такие данные отправятся "в стол" и другие учёные будут раз за разом проверять неверные гипотезы, а в худшем результаты просто будут сфальсифицированы. Также этому принципу противоречит платный доступ к некоторым научным статьям и тут системы для обхода оплаты действует очень даже в рамках научной этики.
  • Принцип:
    Бескорыстие - ученый должен стремиться к истине, а не к личной выгоде.
    Примеры нарушения:
    Как мне кажется этот пункт нарушается чаще других. Случаи фальсификации и фабрикации данных возникают часто из-за желания получить статус, признание, а иногда и просто деньги. Например, британский врач Эндрю Джереми Уэйкфилд опубликовал в журнале The Lancet исследование, в котором доказывал, что вакцина MMR (КПК - корь, паротит, краснуха) вызывает аутизм. Потом выяснилось, что во-первых, исследование было проспонсировано одной юридической фирмой, которая готовила коллективный иск против производителей вакцин. А во-вторых, сам Уэйкфилд очень удачно оказался автором патента другой вакцины от кори. Такая личная заинтересованность называется конфликтом интересов. Естественно, антипрививочники до сих пор апеллируют к этому исследованию и на волне всеобщей истерии и страха вакцинации вспышки кори возникают всё чаще. И таких случаев немало, подумываю писать о них чаще в рамках данной пока не слишком популярной рубрики.
  • Принцип:
    Организованный скептицизм - все научные идеи и результаты должны подвергаться критическому анализу.
    Примеры нарушения:
    Практика рецензирования научных статей хорошо согласуется с данным принципом, однако ревьюеры не всегда могут или не всегда хотят найти признаки недостоверной информации. А уж если за дело берутся управленцы... Слышал что-то про торсионные поля? Это что-то из метавселенной памяти воды, волнового генома и прочей антинаучной чуши. А вот Государственный комитет Совета Министров СССР по науке и технике даже выделял на это деньги в 80х. Только в 1991 году теория была признана ненаучной, хотя статьи на эту тему выходят до сих пор.
шурик:
И что, прям все учёные должны придерживаться этих правил?
ад:
В сферическом науке в вакууме - да, но на учёных действует ещё множество факторов и правил, которые вынуждают их нарушать эти принципы. Давайте поговорим и о плохих привычках, чтобы не допускать их в своей работе.

2.2. А что делают нечестные учёные

На просторах интернета есть замечательная статья про 9 кругов научного ада, кто хочет, может ознакомиться с русским переводом здесь. Она хорошо описывает основные грешки учёных, хотя в ней не предусмотрена, например, фабрикация данных или конфликт интересов. Так что мне придётся привести собственный список 7 смертных грехов учёного.
  • Фабрикация данных
    создание вымышленных данных или результатов исследования, которые никогда не были получены в ходе реальных экспериментов или наблюдений, и их фиксация в отчетности или публикациях
  • Фальсификация данных
    манипуляция исследовательскими материалами, оборудованием, изображениями или процессами, а также необоснованное изменение, утаивание или исключение данных и результатов, искажающее реальную картину исследования.
  • Плагиат
    присвоение чужих идей, процессов, результатов, текстов или графических материалов без надлежащего указания авторства и предоставления ссылок на первоисточник
  • Накрутка показателей
    искусственное завышение наукометрических данных через избыточное самоцитирование, создание «картелей цитирования» или необоснованное дробление одного исследования на несколько мелких публикаций
  • Конфликт интересов
    наличие скрытой финансовой, профессиональной или личной заинтересованности, которая может предвзято повлиять на объективность проведения исследования, интерпретацию данных или экспертную оценку
  • Преувеличение значимости и p-hacking
    злоупотребление методами статистического анализа (подбор тестов, исключение «выбросов» или прекращение сбора данных в нужный момент) до получения порогового значения статистической значимости, выдающее случайность за закономерность
  • Сокрытие отрицательных результатов
    умышленное непредставление или отказ от публикации данных, которые не подтверждают проверяемую гипотезу или демонстрируют отсутствие ожидаемого эффекта, что ведет к искажению научной картины мира и необоснованному дублированию неудачных исследований другими учеными
Шурик:
А зачем люди на это идут?
АД:
Как я говорила, успешность учёного часто измеряется количеством статей и их цитируемостью, то есть размером индекса Хирша. Совсем нечестные и ленивые учёные будут выдумывать данные из головы или воровать их у других. Более честный человек может попытаться сделать хорошую работу, но если у него что-то не получилось - он может сфальсифицировать результат или воспользоваться p-hacking'ом, чтобы опубликовать что-то значимое, что будут цитировать. Но даже если данные реальные, то есть и другие способы накрутки показателей, в частности индекса Хирша. Расскажу, что делают такие люди, чтобы вы могли отличить крутых учёных с качественными публикациями от недобросовестных исследователей с накрученным Хиршем
Как увеличить Хирш бесплатно без регистрации и смс
Чтобы у исследователя рос индекс Хирша, он должен публиковать качественные статьи по актуальной теме в престижных научных журналах с открытым доступом, много коллаборировать и распространять результаты своих исследований через конференции. Звучит как много работы, не так ли? Но кто-то выбирает скользкую дорожку обмана

  • Публикации в "хищнических" журналах. Есть такие журналы и издательства, которые за деньги быстро публикуют работы без нормального процесса рецензирования. Качество статей в них весьма сомнительное, но при правильном пиаре статья может попасться на глаза другим исследователям и быть процитированной. Не самый надёжный способ, так как многие стали обращать внимание на то, где опубликована статья, прежде чем её цитировать.

  • Незаслуженное авторство. Некоторых учёных включают в соавторы просто потому что он, например, классный профессор и ему нужна статья. Конечно, приличные журналы просят прописывать вклад каждого из авторов, но кто мешает приписать кому-то больше действий, чем он реально совершил для данной работы. Ну и конечно, иногда соавторство просто покупается.

  • Дробление публикации или Salami Slicing. В этом случае вместо одной большой и хорошей статьи авторы публикуют несколько маленьких похуже. Больше статьей - больше шансов быть процитированными.

  • Бессмысленные обзоры. Иногда для увеличения количества публикаций (или для отчёта по гранту) учёные пишут обзорные статьи одну за другой. Бум странных обзоров был, например, в ковид и про ковид: на изоляции и времени побольше, и тема хайповая. Только за 2021 год на тему коронавируса было выпущено 11 тысяч обзорных статей, а вот ИИ даже на своём пике в прошлом году пока не достиг 5 тысяч. В целом, обзоры - классная штука, особенно систематические. Однако, если у автора половина или больше статей именно обзорные - есть над чем задуматься: а не плодит ли он сущности ради показателей?

  • Навязывание своих работ. Многим учёным с активной публикационной историей приходят чужие статьи для рецензирования. И некоторые из этих учёных могут писать о необходимости подключения их собственных работ к рецензируемой статье. Не в прямой формулировке, но из серии "вы не рассмотрели вот такие и такие важные для этой области работы", а при прочтении ты не понимаешь каким боком они вообще относятся к твоей теме, кроме общего объекта исследований.

  • Сверхцитирование собственных работ. Самоцитирование часто является нормой, особенно если исследователи продолжают и развивают одну тему. Но если вы видите, что авторы постоянно и не по делу цитируют свои предыдущие работы, то тут явно прослеживаются нечестные делишки. Хотя многие системы уже умеют считать Хирш без самоцитирований, например, тот же Scopus

  • Договорное/покупное цитирование. Группы учёных могут договариваться о взаимных цитированиях своих работ. Плюс упоминания, также как соавторство, можно просто купить за деньги. В этом случае цитирующие статьи обычно достаточно плохого качества и опубликованы в каких-то мурзилках.
Шурик:
То есть учёные накручивают себе публикации и Хирш, чтобы считаться более успешными и получать больше денег?
АД:
Да, от этого может зависеть не только их зарплата, но и вероятность получения гранта и даже вероятность принятия их статьи к публикации. В науке очень хорошо видно так называемый эффект Матфея, когда богатые богатеют, а бедные, наоборот, беднеют. Поэтому я и рекомендую на старте карьеры стараться выбирать лаборатории уровнем повыше, а не только по личному интересу в теме.
Шурик:
Но есть ли смысл делать науку честно, если все кругом врут?
АД:
Врут не только в науке, но если бы в мире не было честных людей, то человечество и не развивалось бы. Так что моя задача рассказать, как делать правильно, а дальнейшие моральные дилеммы предстоит вам решать самостоятельно.

2.3. Какие типы исследований существуют

Различных классификаций типов исследований — вагон и маленькая тележка, и какие-нибудь описательные исследования то противопоставляются поисковым, то экспериментальным. Поэтому я сознательно не привожу всё это многообразие сущностей, а всё же постараюсь дать только те, где границы более-менее понятны.
По цели и задачам:
  • Фундаментальные исследования (Basic/Fundamental Research)
    проводятся для расширения границ знания, без оглядки на то, можно ли результат завтра продать или запатентовать. Некоторые считают это удовлетворением собственного любопытства за государственный счёт, но знания для будущих разработок не берутся ниоткуда: их копят множество учёных, проводящих фундаментальные исследования.
  • Прикладные исследования (Applied Research)
    направлены уже на то, чтобы решить конкретную практическую задачу. Фундаментальная наука описала светящийся белок в медузах, а прикладная встроила его в ДНК мыши, чтобы проследить за отдельными клеточками этой мыши. И, честно скажу, сейчас в нашей стране больше денег выделяется именно на прикладные исследования или конкретные разработки, хотя многие уже адаптировались и натягивают свою фундаменталку на «продукт».
  • Поисковые исследования (Exploratory Research)
    это, по сути, поиски новых идей, нащупывание новых направлений. Сюда относят анализ литературы, фокус-группы, интервью и даже отдельные case study. Проблема таких исследований в том, что вероятность, что «выстрелит», не очень велика.

По методологии исследования:

  • Эмпирические исследования

    основаны на получении знаний через собственный опыт. В свою очередь опыт может быть получен по-разному, например, через наблюдение, измерение или эксперимент. Я могу считать количество птичек в разных городах, вообще не вмешиваясь в их жизнь. Могу отлавливать их, измерять вес и отпускать на волю. И на основании полученных данных говорить, что в Москве голубей много и они зажрались. А могу в лаборатории создать им контролируемые условия, в которых одни птицы смогут хлопнуть бургер за здоровье Собянина, а другие нет.

  • Теоретические исследования

    не требуют вообще трогать этих несчастных птиц и основываются на анализе, расчётах и моделировании и т. д. Целые области наук, например, математика, теоретическая физика или философия, построены на таком типе исследований.

По отношению к существующей парадигме:

  • Уточняющие исследования

    исходят из существующей парадигмы и дополняют её новыми сведениями. Например, мы знаем, что эмоциональный отклик усиливает запоминание материала, — так что вот ещё одно исследование, что это так, но на примере с мемами.

  • Критические исследования

    призваны опровергать существующую парадигму, и их почти нереально опубликовать. Например, мне регулярно присылают это исследование о том, что депрессия вообще-то не связана со снижением уровня серотонина, хотя пока парадигма иная и СИОЗС (Селективные ингибиторы обратного захвата серотонина) показывают эффективность. Обратите внимание, сколько связанных статей и ответов на эту статью опубликовано! Ребята наделали шуму.

  • Воспроизводящие исследования

    это точное повторение исследования других учёных. Например, центр открытой науки (Center for Open Science) развлекается воспроизведением экспериментов и обнаруживает, что не всё работает так, как опубликовано. Большой материал про это есть на русском языке.
Шурик:
Так, если я хочу на компьютере смоделировать процесс синтеза какого-то белка, то это фундаментальное теоретическое уточняющее исследование?
АД:
Всё верно
Шурик:
Но с чего мне начать это исследование? Сесть за компьютер и начать писать код?
АД:
Давайте поговорим о том, какие выделяют этапы у научного исследования

2.4. Что такое научный метод

В литературе (особенно в англоязычной) существует понятие научного метода (scientific method), отражающее систематический процесс исследования явлений, в котором особое внимание уделяется объективности и результатам, основанным на фактах. Например, если я скажу, что мурчание моих котиков лечит от простуды, вы вряд ли мне поверите. Но попробуем разобрать, как бы я это доказала, используя научный метод.


Для научного метода характерна определённая последовательность действий, однако в зависимости от исследования она может отличаться, какие-то фрагменты будут повторяться много раз, а какие-то могут и отсутствовать.

Итак, любое исследование начинается с некоторого наблюдения. Например, Иван Петрович Павлов заметил, что, когда он начинал эксперимент с кормлением и включал свет, у собак начинала капать слюна. А Александр Флеминг обнаружил, что вокруг колонии плесневых грибов, которые случайно оказались в чашке, не растут бактерии. Руководители лабораторий или научных групп постоянно читают новые статьи по своей тематике и ездят на конференции, и из этого у них рождаются новые идеи исследований. Ну а я заметила, что выздоравливаю гораздо быстрее, если лежу в своей кроватке с мурчащими котиками.

После наблюдения ученый формулирует исследовательский вопрос. Хороший вопрос должен соответствовать критериям FINER: Feasible (осуществимый), Interesting (интересный), Novel (новый), Ethical (этичный), Relevant (значимый).

Таким образом, вопрос «можем ли мы скрестить муху и слона» может и интересный, но с осуществимостью могут быть проблемки. Вопрос «влияет ли экстракт ромашки на потенцию» может даже и новый, и значимый в связи с распространённостью эректильной дисфункции, и даже осуществимый. Но интереса у мирового научного сообщества он не вызовет. К слову, вопрос с мурлыканьем котиков примерно такой же по уровню, но, допустим, мне надо закрывать pokazateli, так что я могу исследовать любую фигню, лишь бы это было просто и дёшево.

От сформулированного исследовательского вопроса учёный обычно переходит к гипотезе. Это более формализованное предложение, которое позволяет правильно выстроить дизайн исследования. Для экспериментальных работ, особенно в медицине, для формулировки гипотез часто используют специальную структуру PICO:

  • P (population) – описание изучаемой выборки;
  • I (intervention) – оказываемое воздействие;
  • С (control) – группа сравнения или контроль;
  • О (outcome) – что будет оцениваться.
Например, гипотеза исследования может звучать так: «Учёные (Р) хуже справляются со своими обязанностями (О) по сравнению с разработчиками программ (С), поскольку заняты написанием отчётов (I)». Или «Мурчание котиков (I) ускоряет процесс выздоровления (O) людей с простудой (P) по сравнению с теми, кто лечится без котиков (C)».

Такая формулировка гипотезы, кстати, легко переделывается в цель исследования. В целом можно использовать не одно предложение, а подробно расписать каждый из пунктов: что это за люди, их возраст и пол, что за котики, сколько минут в день нужно слушать мурчание, как мы будем оценивать выздоровление и так далее. Тогда перейти к следующей части будет гораздо проще, а именно – постановке эксперимента для проверки гипотезы.

В наиболее часто встречающемся описании научного метода именно эксперимент является способом верификации или отклонения гипотезы. Однако, стоит отметить, что на деле он не единственный подходит для этого. Например, математики прибегают к вычислениям для доказательства своих гипотез, у них нет экспериментов в классическом понимании. Химики могут проверять гипотезы о новых способах синтеза и им важно, получилось вещество или нет, и в их экспериментах могут отсутствовать группы сравнения. Геологи, географы, зоологи, ботаники и другие «полевики» могут проводить наблюдения или моделирование для подтверждения своих гипотез, и опять же группа сравнения не используется. В медицине есть ретроспективные исследования, которые не подразумевают вмешательство учёного в процесс и контроль всех факторов, а основываются на изучении существующих данных, например историй болезни. И конечно же, при соблюдении объективности, все эти вариации способа подтверждения гипотезы являются научным методом.
Но тут я напишу немного о классическом для биомедицины эксперименте, с блэк-джеком и шлюпками опытной и контрольными группами. Кстати, такие эксперименты используются в продакт-менеджменте и маркетинге и называются A/B-тестами.

Итак, на основе гипотезы учёный предполагает, что, если он сделает действие А (обычно это intervention из PICO), то результат будет Б, а если действие достигнуто не будет, то гипотеза не верна. Важно иметь и контрольную группу, для которой действие А не будет совершено, а то вдруг результат Б возникает независимо ни от каких действий. Неужели я выздоравливаю от простуды независимо от мурчалок? Про экспериментальные группы подробнее будет написано в соответствующем разделе.

После постановки эксперимента и сбора всех данных наступает стадия анализа. Здесь для сравнения измеряемых параметров чаще всего используются различные статистические методы. Кстати, объём выборок, то есть количество объектов в каждой группе, может просчитываться заранее, если мы знаем, какого размера хотим эффект и как будем анализировать. Так что заранее продуманный дизайн позволяет избежать проблем с интерпретацией данных.
В случае с котиками мы, например, будем сравнивать количество дней, за которые проходят все симптомы простуды, а также уровень маркеров воспаления в крови. Если окажется, что в группе с мурчащими котиками эти значения будут статистически значимо меньше, то мы подтвердили гипотезу. Если же они не будут отличаться – то гипотеза опровергнута.
В первом случае мы, конечно же, побежим публиковать статью об инновационном методе лечения и вносить свой вклад в общее знание. Более того, множество успешно подтвержденных гипотез могут стать целой теорией, из которой другие учёные уже смогут черпать свои идеи, замыкая таким образом цикл.

Если же нам не удалось подтвердить гипотезу, то мы можем её изменить и начать цикл снова. Например, мы решили, что 2 часа мурчания в день недостаточно, надо 10. Или что котики у нас неправильные. Или должна быть не простуда, а гипертония. В общем, вариантов вагон и маленькая тележка, что отсылает нас к Interesting и Relevant в формулировке исследовательского вопроса. А точно ли научному сообществу нужны результаты этих экспериментов?

Стоит отметить, что если гипотеза всё же была нормальной, но подтвердить её не получилось, то этот «отрицательный» результат тоже стоит опубликовать. Многие учёные пренебрегают этим и кладут такие данные «в стол», что вынуждает проверять одни и те же гипотезы снова и снова. 

Предыдущая часть Следующая часть