Но некоторые газеты опубликовали статьи об этом. А где-то через неделю в сети стали появляться статьи других физиков, опровергающие выводы статьи в Physical Review Letters. О работе тихо забыли. Это была пустышка, одна из множества статей, не имеющих значения, даже временного, хотя по всем признакам она выглядела как настоящий сюжет из тех, о которых и должны писать научные журналисты. Мораль проста: даже если статья опубликована в рецензируемом журнале, это не означает, что она заслуживает того, чтобы о ней написать.

Следует убедиться, что то, что кажется вам новостью, это и правда новость и не было широко освещено год назад после презентации на конференции.

Скажем, нет ли у кого-то из исследователей доли в компании, которая может получить прибыль благодаря результатам работы? (Однако будьте осторожны, упоминая о таком конфликте, – финансовый интерес не отменяет результаты грамотно проведенного исследования автоматически. Нужно понять, может ли упоминание о конфликте интересов быть неверно истолковано как претензия к исследованию.)

Например, проверьте должность и место работы ученого. Иногда на первой странице журнальной статьи встречаются и такие ошибки.

Как только вы решили, что эта научная статья заслуживает того, чтобы написать об этом новость, уже пора думать о первой фразе или абзаце – о том самом лиде. В чем суть новости? Что самое важное и самое интересное в этом исследовании? Как передать все это емко, понятно и увлекательно?

А уж дальше следуйте обычным курсом. Подкрепите лид фактами, добавьте цитату, которая ярко показывает значение работы. Приведите контекст – как общую информацию, так и предыдущие результаты. Добавьте детали, которые дают ответы на все возможные вопросы читателя. Напишите, какие последствия это будет (или не будет) иметь. Иногда стоит сказать, чего результаты работы не означают, как, к примеру, в случае новостей из мира медицины, где многообещающий результат не равен немедленному излечению от болезни.

Но всегда помните: порой лучшее решение – не писать ничего. Ежедневные новости из научных журналов – важный раздел научной журналистики, но она отнюдь не должна состоять только из них. Часто куда разумнее подождать, пока ученые опубликуют дополнительные исследования или пока вы лучше разберетесь в теме. В конце концов, интересам читателей вы служите лучше всего, когда пишете о науке объективно и с необходимым контекстом.

Льюис Коуп 29 лет проработал научным журналистом в газете Minneapolis – St. Paul Star Tribune. Он член правления Совета по развитию научной журналистики и экс-президент Национальной ассоциации научных журналистов. Коуп стал соавтором Виктора Кона из Washington Post, скончавшегося в 2000 г., во втором издании книги «Новости и цифры: Как писать о статистике и спорных вопросах в медицине и других областях» (News & Numbers: A Guide to Reporting Statistical Claims and Controversies in Health and Other Fields, 1989, 2001).

Врач заявляет о «многообещающем» новом лекарстве. Можно ли верить его заявлению или же оно основано на искаженной или ненадежной информации? Экоактивист утверждает, что свалка вызывает рак, а промышленник гневно это отрицает. Кто прав?

В это время эксперты то и дело меняют свои мнения, что нужно есть, чтобы оставаться здоровым. Другие эксперты никак не придут к согласию, что погубило динозавров. Каким научным исследованиям верить?

В этой главе мы поговорим о правильном (а иногда и неправильном) использовании статистики. Но не пугайтесь этого слова на букву «с»: хорошему научному журналисту не требуется заумная математика. А понадобится доля здорового скептицизма и умение задать хорошие вопросы о вещах, которые могли повлиять на качество научных исследований и другие заявления. Чтобы отделить вероятную правду от вероятного мусора, нужно получить ответы на следующие вопросы:

1. Проводилось ли научное исследование или же заявление сделано только на основе ограниченного количества наблюдений? Если исследование было, как оно было спланировано и проведено?

2. Что насчет цифр? Было ли исследование достаточно масштабным (включало ли достаточно много пациентов, экспериментов и т. д.), чтобы сделать убедительные выводы? Являются ли статистически значимыми его результаты? Эта фраза означает всего-навсего, что, согласно научным стандартам, маловероятно, что такие статистические результаты получились просто случайно.

3. Есть ли другие возможные объяснения выводов исследования?

4. Могли ли повлиять на выводы исследования какие-либо искажения, преднамеренные или нет?

5. Проверялись ли результаты другими экспертами? И как они соотносятся с другой научной информацией и представлениями?

Чтобы получить ответы на эти вопросы, следует знать пять принципов научного анализа.

Эксперты постоянно меняют взгляды не только на то, что нужно есть, чтобы оставаться здоровым, но и на то, что нужно делать, если человек заболел. Все больше лекарственных препаратов и методов лечения оказываются дискредитированными после того, как новые исследования поднимают вопросы об их эффективности или безопасности. Даже форма Вселенной (точнее, форма Вселенной, по мнению ученых) меняется от статьи к статье.

Некоторые считают, что такие резкие перемены позорят науку. Но это просто часть нормального научного процесса, идущего как и положено.

Наука изучает статистическую вероятность истины. Выводы делаются на основе убедительных свидетельств, никто не дожидается недостижимых неопровержимых доказательств. Сложности окружающего мира и научного процесса только усиливают неопределенность.

Однако наука может двигаться вперед именно потому, что это всегда развивающаяся история, продолжающийся путь, в котором возможны корректировки. Везде – от медицины до астрономии, от геологии до психологии – прежние выводы постоянно перепроверяются и, если нужно, уточняются (а иногда и отбрасываются в сторону).

Необходимо объяснить это редакторам и начальству, а также читателям и зрителям. Некоторая неопределенность не должна мешать важным действиям, если общество понимает, почему в лучшем случае ученый может сказать так: «Вот убедительные свидетельства в пользу того, что это, скорее всего, правда. Пожалуйста, оставайтесь с нами, пока мы пытаемся узнать больше».

Теперь, когда мы переходим к деталям, помните, что не все исследования равнозначны.

Вы слышали о новом лекарстве, прошедшем испытание на мышах? 33 % удалось вылечить, 33 % умерло, а третья мышь убежала. Эта старая шутка показывает, насколько важны численные показатели в оценке качества исследования.

Чем больше пациентов участвовало в исследовании, тем лучше. Чем значительнее доля успешного результата в испытаниях лекарства, тем лучше. Чем больше наблюдений за погодой сделают метеорологи, тем лучше они смогут предсказать, пойдет ли на следующей неделе дождь. Вот как числа влияют на статистическую вероятность того, что что-то является истиной.

Общепринятое численное выражение этого – значение P, которое определяется формулой, учитывающей количество анализируемых пациентов или событий. Значение P, равное или меньшее 0,05, обычно считается показателем статистически значимого результата. Это означает, что результаты могут быть простой случайностью в пяти или менее случаях из 100. Чем меньше значение P, тем ниже вероятность, что все это дело случая.