Кредит: Pixabay/CC0 Public Domain
Человек в лабораторном халате наклоняется под тусклым светом, его напряженные глаза прикованы к микроскопу. Он питается только кофеином и предвкушением.
Этот одинокий ученый будет заниматься своей задачей, пока не раскроет правду о причине опасной болезни, быстро распространяющейся по его уязвимому городу. Времени мало, ставки высоки, и только он может спасти всех.…
Такого рода романтизированная картина науки была стандартной долгое время. Но это так же далеко от реальной научной практики, как постановочный бой боевых искусств в фильме от настоящего кулачного боя.
На протяжении большей части 20-го века философы науки, подобные мне, придерживались несколько идеалистических утверждений о том, как выглядит хорошая наука. Однако за последние несколько десятилетий многие из нас пересмотрели свои взгляды, чтобы лучше отражать реальную научную практику.
Обновление того, чего ожидать от реальной науки, запоздало. Я часто беспокоюсь, что когда общественность предъявляет к науке нереалистичные требования, любое научное утверждение, не соответствующее им, вызывает подозрения. Хотя общественное доверие во всем мире сильно и было таковым на протяжении десятилетий, оно ослабевает. В ноябре 2023 года доверие американцев к ученым было на 14 пунктов ниже, чем до пандемии COVID-19 с ее потоком запутанных и иногда противоречивых сообщений, связанных с наукой.
Когда ожидания людей относительно того, как работает наука, не оправдываются, они могут обвинить ученых. Но изменение наших ожиданий может быть более полезным. Вот три обновления, которые, по моему мнению, могут помочь людям лучше понять, как на самом деле работает наука. Надеюсь, лучшее понимание реальной научной практики также укрепит доверие людей к этому процессу.
Многогранность научных исследований
Во-первых, наука — это сложное начинание, включающее множество целей и связанных с ними видов деятельности.
Некоторые ученые ищут причины, лежащие в основе некоторых наблюдаемых эффектов, таких как уничтожение соснового леса или глобальное повышение температуры поверхности Земли.
Другие могут исследовать что, а не почему вещей. Например, экологи строят модели для оценки численности серых волков в Монтане. Выявлять хищников невероятно сложно. Подсчитывать их всех непрактично. Модели численности не являются ни полными, ни на 100% точными — они предлагают оценки, считающиеся достаточно хорошими для установления квот на вылов. Идеальные научные модели просто невозможны.
Помимо того, что и почему, ученые могут сосредоточиться на том, как. Например, жизнь людей, живущих с хроническими заболеваниями, может быть улучшена путем исследования стратегий управления болезнью — смягчения симптомов и улучшения функций, даже если истинные причины их расстройств в значительной степени ускользают от современной медицины.
Понятно, что некоторые пациенты могут разочароваться или не доверять поставщикам медицинских услуг, неспособным дать четкие ответы о том, что вызывает их недомогание. Но важно понимать, что многие научные исследования сосредоточены на том, как эффективно вмешиваться в мир, чтобы достичь некоторых конкретных целей.
Упрощенные взгляды представляют науку как сосредоточенную исключительно на предоставлении причинных объяснений для различных явлений, которые мы наблюдаем в этом мире. Правда в том, что ученые берутся за все виды проблем, которые лучше всего решаются с помощью различных стратегий и подходов и только иногда требуют полноценных объяснений.
Сложные проблемы требуют сложных решений
Второй аспект научной практики, который стоит подчеркнуть, заключается в том, что, поскольку ученые берутся за сложные проблемы, они обычно не предлагают один уникальный, полный и идеальный ответ. Вместо этого они рассматривают множественные, частичные и, возможно, противоречивые решения.
Стратегии научного моделирования хорошо иллюстрируют этот момент. Научные модели обычно являются частичными, упрощенными и иногда намеренно нереалистичными представлениями интересующей системы. Модели могут быть физическими, концептуальными или математическими. Критический момент заключается в том, что они представляют целевые системы способами, которые полезны в определенных контекстах исследования. Интересно, что рассмотрение нескольких возможных моделей часто является лучшей стратегией для решения сложных проблем.
Ученые рассматривают несколько моделей биоразнообразия, атомных ядер или изменения климата. Возвращаясь к оценкам численности волков, несколько моделей также могут подойти. Такие модели опираются на различные типы данных, включая акустические исследования волчьих воев, генетические методы, которые используют образцы фекалий волков, наблюдения за волками и фотографические доказательства, аэрофотосъемку, исследования следов на снегу и многое другое.
Взвешивание плюсов и минусов различных возможных решений интересующей проблемы является неотъемлемой частью научного процесса. Интересно, что в некоторых случаях использование нескольких конфликтующих моделей позволяет делать лучшие прогнозы, чем попытки объединить все модели в одну.
Общественность может быть удивлена и, возможно, заподозрена, когда ученые выдвигают несколько моделей, которые опираются на противоречивые предположения и делают разные прогнозы. Люди часто думают, что «настоящая наука» должна давать определенные, полные и безошибочные ответы на их вопросы. Но, учитывая различные ограничения и сложность мира, сохранение нескольких точек зрения в игре чаще всего является лучшим способом для ученых достичь своих целей и решить имеющиеся проблемы.
Наука как коллективное, противоречивое начинание
Наконец, наука — это коллективное начинание, где здоровое разногласие — это особенность, а не ошибка.
Романтизированная версия науки изображает ученых, работающих в изоляции и устанавливающих абсолютные истины. Вместо этого наука является социальным и противоречивым процессом, в котором пристальное внимание сообщества гарантирует, что у нас есть наилучшие доступные знания. «Наилучшие доступные» не означает «окончательные», а наилучшие, которые у нас есть, пока мы не узнаем, как их улучшить. Наука почти всегда допускает разногласия между экспертами.
Споры являются основой того, как наука работает наилучшим образом, и они так же стары, как и сама западная наука. В 1600-х годах Декарт и Лейбниц боролись за то, как лучше всего охарактеризовать законы динамики и природу движения.
Долгая история атомизма дает ценную перспективу того, что наука является сложным и извилистым процессом, а не быстрой системой доставки результатов, застывших в камне. Когда Жан Батист Перрен провел свои эксперименты 1908 года, которые, казалось бы, уладили все дискуссии относительно существования атомов и молекул, вопросы свойств атома собирались стать темой десятилетий споров с рождением квантовой физики.
Природа и структура фундаментальных частиц и связанных с ними полей являются предметом научных исследований уже более века. Оживленные академические дискуссии изобилуют, среди прочего, сложной интерпретацией квантовой механики, сложным объединением квантовой физики и теории относительности, а также существованием бозона Хиггса.
Не доверять исследователям из-за наличия здоровых научных разногласий во многом ошибочно.
Очень человечная практика
Чтобы было ясно, наука дисфункциональна в некоторых отношениях и контекстах. Современные институты имеют стимулы для контрпродуктивных практик, включая максимизацию числа публикаций. Как и любое человеческое начинание, наука включает людей с плохими намерениями, включая некоторых, пытающихся дискредитировать законные научные исследования. Наконец, наука иногда ненадлежащим образом подвержена влиянию различных ценностей проблемными способами.
Все это важные соображения при оценке достоверности конкретных научных утверждений и рекомендаций. Однако несправедливо, а иногда и опасно не доверять науке за то, что она делает наилучшим образом. Наука — это многогранное начинание, сосредоточенное на решении сложных проблем, которые, как правило, просто не имеют простых решений. Сообщества экспертов тщательно изучают эти решения в надежде предоставить наилучший доступный подход к решению интересующих проблем.
Наука также является ошибочным и коллективным процессом. Игнорирование реалий этого процесса и подгонка науки под нереалистичные стандарты могут привести к тому, что общественность будет критиковать науку и терять доверие к ее надежности по неправильным причинам.
Предоставлено The Conversation
