А вот что вызывает, пожалуй, еще большую озабоченность. Казалось бы, если вы получили точно такой же набор данных, как и в опубликованной ранее статье, вы сможете прийти к абсолютно тем же результатам, что описаны авторами. К сожалению, во многих областях исследователи сталкивались с невероятными трудностями при выполнении этой вроде бы нехитрой задачи. Иногда именно подобную проблему называют проблемой воспроизводимости, в противоположность проблеме сходимости результатов (последний термин обычно используется применительно к исследованиям, в которых ученые задаются теми же вопросами, но работают с другими данными)[99]. Как это возможно, чтобы результаты в таких условиях не воспроизвелись? Иногда причина в ошибках исходного исследования. А бывает и так, что авторы исходной работы недостаточно четко описали свой анализ, например, прибегали ко всяким выкрутасам со статистикой, о которых в статье не доложили, и поэтому их конкретные шаги независимые исследователи воссоздать не могут. Когда другие ученые как-то по-своему проводят статистический анализ данных, результаты выходят иные. Такие статьи – словно кулинарная книга, где полно фотографий блюд, от которых просто слюнки текут, но мало внимания уделено описанию ингредиентов и рецептам, необходимым для создания этих шедевров.
В макроэкономике (изучающей, например, налоговую политику и ее влияние на экономическое развитие стран) при повторном анализе шестидесяти семи статей ученые, используя точно такие же наборы данных, сумели воспроизвести результаты лишь двадцати двух, и последующее привлечение к работе авторов тех статей помогло несильно[100]. В науках о Земле исследователи испытывали как минимум небольшие трудности при получении тех же результатов в случае тридцати семи из тридцати девяти изучавшихся ими статей[101]. А когда исследователи машинного обучения проанализировали набор статей об “алгоритмах рекомендаций” (это тип компьютерных программ, которые используются сайтами вроде Amazon и Netflix, чтобы на основании того, что люди вроде вас выбирали раньше, предугадывать, какую покупку вам сейчас захотелось бы сделать или какой фильм посмотреть), то смогли воспроизвести только семь из восемнадцати работ на эту тему, незадолго до того представленных на престижных конференциях по компьютерным системам[102]. Те статьи – воплощение классической карикатуры Сидни Харриса.
Вы вправе удивиться, почему некоторые из перечисленных выше примеров вообще имеют значение. Хоть мы и наблюдали плохую воспроизводимость в кое-каких важных областях, например в экономической теории, каким образом наша жизнь может измениться, если кучка ученых в итоге разойдется во взглядах на то, работают ли позы силы и отличаются ли альфа-самцы воробьев более крупным пятном черных перьев? На этот вопрос есть два ответа. Первый заключается в том, что на чашу весов положен более общий принцип: наука критически важна для нашего общества, и мы не должны допускать появления низкокачественных, невоспроизводимых исследований, компрометирующих ее, ни в одной области. Если мы позволим стандартам в любой области просесть, мы рискуем испортить репутацию науки в целом. Второй ответ связан с научным направлением, которое мы еще не рассматривали, где отсутствие воспроизводимости имеет бесспорные прямые последствия. Это, конечно же, область медицинских исследований.
“Думаю, вам следует подробнее расписать второй шаг”
Примерно в то время, когда кризис воспроизводимости назревал в психологии, ученые из биотехнологической компании Amgen попробовали повторить пятьдесят три ключевых “доклинических” исследования рака, результаты которых были опубликованы в топовых научных журналах (доклинические исследования – это те, что проводятся на первых этапах разработки лекарства, обычно на мышах или на человеческих клетках in vitro[103])[104]. Всего шесть из этих попыток (а это лишь 11 %) увенчались успехом. Итог сходных попыток другой фирмы, Bayer, оказался немногим лучше – около 20 %[105]. Подобное отсутствие строгого подкрепления результатов в области доклинических исследований – вероятно, одна из причин, по которым испытания лекарств от рака так часто разочаровывают: согласно одной оценке, только 3,4 % таких лекарств проходят весь путь от первых доклинических исследований до применения на людях[106].
Подобные неприятные открытия заставили ученых, занимающихся раком, как и психологов, задуматься об общем состоянии их области. В 2013 году они объединились для совместной попытки повторить пятьдесят важных доклинических исследований рака в независимых лабораториях[107]. В тех работах утверждалось, например, что конкретный вид бактерий может быть связан с ростом опухоли при колоректальном раке и что некоторые мутации при лейкемии связаны с активностью определенного фермента[108]. Но еще до начала проведения исследований-повторений возникли трудности. В каждой без исключений исходной статье для всех до единого экспериментов авторы приводили недостаточно сведений для того, чтобы читатель мог понять, как провести точно такой же опыт[109]. Технические детали экспериментов – например, плотность используемых клеток или особенности измерений и анализа – попросту не упоминались. Работа по повторению исследований забуксовала, поскольку потребовала обширной переписки с авторами исходных статей, которым для отыскания конкретных деталей своих экспериментов зачастую приходилось откапывать старые лабораторные журналы и связываться с бывшими коллегами[110]. Кто-то сотрудничать не хотел: о 45 % авторов исходных статей исследователи отозвались как о “минимально полезных” или “вообще не оказавших помощи”[111]. Возможно, они беспокоились, что ученые, повторяющие их работу, окажутся некомпетентными или что их будущие исследования не получат финансирования, если воспроизвести их прежние результаты не удастся[112].
Позже в более масштабном исследовании были случайным образом выбраны двести шестьдесят восемь биомедицинских статей, в том числе и из области клинических испытаний. Обнаружилось, что ни в одной из них, за единственным исключением, не содержался полный протокол исследования. А это означало опять-таки, что даже для того, чтобы предпринять попытку повторить эксперименты, требовалось знать дополнительные детали, не описанные в статье[113]. Другой анализ выявил, что в 54 % биомедицинских статей даже не описывалось толком, какие животные, реагенты или клетки использовались в экспериментах[114]. Давайте на минуту задумаемся, насколько же это странно. Если в статье исследование описывается лишь в общих чертах, а необходимые детали приходится месяцами выуживать из электронной переписки с авторами (а то они и вовсе оказываются навеки утеряны), зачем вообще было ее писать? Вернувшись мысленно хотя бы в XVII век к Роберту Бойлю, вспомним, что изначальная, глубинная цель ученых состояла в том, чтобы докладывать о каждой мелочи в своих штудиях, так чтобы другие могли досконально все изучить и попробовать повторить их исследования. Упомянутые статьи провалили эту фундаментальную проверку, равно как и опубликовавшие их журналы не сумели выполнить свою базовую, важнейшую функцию.
