Заблуждение науки: как эпоха Covid разрушила понимание

«Доверяйте науке» и «Следуйте науке» — эти мантры непрестанно повторяются в эфире СМИ, в печатных изданиях и в интернете отдельными учеными, политиками и журналистами уже почти три года. Но не смешали ли эти утверждения политическую выгоду с научным прогрессом? Иными словами, представляют ли эти модные словечки, ставшие популярными во время пандемии, обоснованные научные рассуждения или же они являются результатом заблуждений относительно общепринятого пути научного исследования?

Более серьезная проблема заключается в том, что использование этих модных словечек может лежать в основе более глубоких научных заблуждений относительно того, как проводятся и должны проводиться исследования. Я обсуждаю три таких потенциальных заблуждения науки и объясняю их связь с нынешней пандемией. 

Заблуждение № 1: Наука говорит вам, что делать

В основе «Следуй за наукой» лежит идея о том, что научное исследование инструктирует людей о том, как действовать с учетом результирующих данных эксперимента — если X найдено, то вы должны сделать Y. Габриэль Бауэр для Brownstone Institute обсуждает это ложное рассуждение, сосредоточив внимание главным образом на том факте, что люди, а не вирусы или результаты исследований, принимают решения и что эти решения основаны на ценностях. Но можно сказать, что наука предоставляет данные, и эти данные необходимы для понимания того, что делать; следовательно, наука говорит людям, как действовать. 

Хотя наука предоставляет данные, и да, принятие личных и политических решений имеет смысл «управляться данными», из этого не следует, что одни только данные предписывают мне, вам или кому-либо действовать тем или иным образом. Если вы знаете, что на улице дождь, то один этот факт говорит вам: взять с собой зонт, надеть плащ, надеть галоши, все вышеперечисленное, ничего из вышеперечисленного?

Факты в вакууме не являются инструкциями, как действовать; скорее они информируют нас о том, что предпочтительнее, учитывая наши исходные убеждения и ценности. Если вы не против промокнуть во время утренней пробежки, то ваш наряд, скорее всего, будет отличаться от наряда человека, который боится повредить свою одежду водой. В обоих случаях люди знают одно и то же — идет дождь, — но не приходят к одному и тому же выводу. Это потому, что данные не отдают приказов; он информирует и обеспечивает основу для руководства. 

Поскольку данные, полученные в ходе научных исследований, влияют на принятие решений, крайне важно, чтобы стороны, принимающие решения, располагали качественными научными данными. Один из способов достижения этой цели — включение соответствующих сторон в исследования в качестве участников. Если соответствующие стороны не включены в исследования, полученные данные имеют для них ограниченную ценность. Примером тому служат клинические испытания III фазы вакцины против COVID-19. В испытаниях BNT162b2 и mRNA-1273 беременные и кормящие женщины были исключены из числа участников; таким образом, для этих лиц не было научных доказательств, на основе которых они могли бы принять решение о вакцинации — отсутствовали данные об эффективности или безопасности вакцины.

Харриетт Ван Сполл в журнале European Heart Journal отметила, что этот шаг был неоправданным, поскольку не было никаких доказательств того, что вакцины причинят чрезмерный вред беременным женщинам или их детям. Более того, исследования также начали показывать, что беременные женщины подвержены более высокому риску тяжелого течения COVID-19, чем небеременные люди того же возраста; это означает, что если какая-либо группа и нуждается в научных данных об эффективности вакцинации, то это те, кто подвержен наибольшему риску негативных последствий.

Недавние данные Ханны и ее коллег, опубликованные в журнале JAMA Pediatrics, показали, что примерно 45% участниц предоставили образцы грудного молока, содержащие мРНК вакцины. Возможно, беременным и кормящим женщинам было бы полезно знать об этом до принятия решения о вакцинации.

Таким образом, «следовать за наукой» должно подразумевать веру в то, что научное исследование должно информировать человека по какому-либо вопросу, а не указывать ему, что делать, поскольку оно не может этого сделать. Наука предоставляет факты и цифры, а не инструкции или приказы. Поскольку исследования предоставляют факты, важно, чтобы эти факты относились к лицам, принимающим решения, и становится чрезвычайно трудно понять, делать ли, скажем, вакцинацию или нет, если демографическая группа, к которой вы принадлежите, исключена из участия, что делает данные неприменимыми. Трудно кричать «Следуй за наукой», когда в науку не включены соответствующие демографические данные. Чему именно эти люди намерены следовать? 

Заблуждение № 2: Наука не имеет ценности

Еще одно потенциальное заблуждение относительно научных исследований заключается в том, что исследователи оставляют свои ценности за дверью и проводят исследования, свободные от ценностей . В научных кругах эта позиция, часто называемая идеалом отсутствия ценностей, считается несостоятельной, поскольку ценности играют роль на различных этапах научного метода.

Классическим примером служит книга Томаса Куна «Структура научных революций» , где он утверждает, что для того, чтобы подтолкнуть исследователей к принятию одной теории вместо другой, используются не только научные доказательства. Более современный пример — это книга Хизер Дуглас « Наука, политика и идеал, свободный от ценностей», где она утверждает, что социальные и этические ценности играют роль в создании и распространении науки.

Предыдущие дебаты среди ученых были сосредоточены вокруг того, должны ли ценности существовать в науке, но более современные дебаты сосредоточены на том, какие виды ценностей должны существовать. Кун и подобные ему взгляды утверждают, что должны фигурировать ценности поиска истины или эпистемологические ценности: те ценности, которые помогают понять данные и сделать соответствующие выводы. Принимая во внимание, что Дуглас и аналогичные взгляды утверждают, что дополнительные ценности, такие как этические проблемы, также должны быть неотъемлемой частью науки. Несмотря на это, в настоящее время остается неопровержимой позицией вывод о том, что ценности, как бы они ни толковались, являются и должны быть частью науки. Это обязательно влияет на то, что и как делается в науке. 

Одна из причин, по которой люди могут предполагать, что ценности не принадлежат науке, заключается в том, что исследования должны быть объективными и выходить за рамки субъективных убеждений любого человека — по сути, ученые должны иметь точку зрения из ниоткуда. Однако это рассуждение сталкивается с проблемами в тот момент, когда оно покидает станцию. Давайте посмотрим на исследования по этой теме для вдохновения.

Возможно, обывателям это и неизвестно, но исследователи контролируют то, что они изучают, как они это изучают, как собираются и анализируются полученные данные, и как представляются эмпирические результаты. В действительности, в статье Вихертса и его коллег, опубликованной в журнале Frontiers in Psychology, описываются 34 степени свободы (области в рамках исследования), которыми исследователи могут манипулировать любым удобным для них способом. Симмонс и его коллеги также показали, что эти степени свободы легко могут быть использованы – если исследователи решат это сделать – в ходе двух фиктивных экспериментов, в которых они продемонстрировали, что действительно нелепые гипотезы могут быть подтверждены доказательствами, если эксперимент проводится определенным образом.

Также было показано, что астрологический знак человека играет роль в его здоровье, но, конечно, это стало результатом использования степеней свободы, а именно проверки множества заранее не заданных гипотез. Получение определенных результатов может быть не следствием научного исследования, а скорее зависеть от значений, которые исследователи вносят в свой анализ.

Все это может быть хорошо и хорошо, но как именно ценности влияют на степени свободы исследователя — те аспекты экспериментов, которые находятся под контролем исследователя? Для начала представьте, что вы ученый. Сначала вы должны подумать о том, что вы хотели бы исследовать. Вы можете выбрать интересующую вас тему, которая расширит текущее понимание темы. Но вас может привлечь тема, касающаяся благополучия других, потому что вы цените помощь нуждающимся.

Независимо от того, выбираете ли вы первую или последнюю тему, вы делаете это по ценностным, эпистемологическим соображениям — создания знаний или этическим — поступая правильно. Такого же рода рассуждения будут влиять на то, над кем будет проводиться эксперимент, как будет проходить эксперимент, какие данные собираются, как данные анализируются и какие/как данные будут сообщаться. 

Показательным примером является исключение детей младшего возраста из некоторых испытаний вакцин фазы III: были исключены лица в возрасте до 18 лет. Одной из причин этого может быть то, что у исследователей были основания полагать, что дети подверглись бы неоправданному риску причинения вреда, если бы они были включены. Этическая ценность предотвращения вреда была приоритетной, а не эпистемическая ценность изучения того, насколько эффективны вакцины для детей. Это рассуждение также может относиться к исключению беременных и кормящих женщин, а также лиц с ослабленным иммунитетом. 

Кроме того, ценность выбора конечных точек в испытаниях вакцины также очевидна. По словам Питера Доши в Британском медицинском журнале , основной конечной точкой – тем, что исследователи в первую очередь стремились понять – в испытаниях III фазы было предотвращение симптоматической инфекции. Важно отметить, что передача вируса – от вакцинированного к вакцинированному, от невакцинированного к невакцинированному, от вакцинированного к невакцинированному или от невакцинированного к вакцинированному – в этих испытаниях не изучалась.

Недавно Джанин Смолл , президент подразделения Pfizer по развитым рынкам, отметила, что вакцина Pfizer не проходила тестирование на предотвращение передачи инфекции до выхода на рынок. После выхода вакцин на рынок появились данные, свидетельствующие о том, что они, по-видимому, не предотвращают передачу инфекции, поскольку вирусная нагрузка, которая может накапливаться как у вакцинированных, так и у невакцинированных людей, одинакова, как было установлено в журнале Nature Medicine . Даже исследования, опубликованные в New England Journal of Medicine , которые показывают, что вакцинация снижает передачу инфекции, сообщают, что это снижение ослабевает до 12 недель после вакцинации, после чего передача инфекции становится аналогичной таковой у невакцинированных.

Еще раз мы можем видеть, что выбор для изучения того, предотвращают ли вакцины передачу, смерть, госпитализацию или острую инфекцию, остается за теми, кто проводит испытания, и что эти решения, как правило, основаны на ценностях. Например, Смолл заметил, что Pfizer пришлось «двигаться со скоростью науки, чтобы понять, что происходит на рынке». Таким образом, ценности, проистекающие из капитализации на девственном рынке, могут быть тем, что побудило исследование сосредоточиться на конечных точках, которые оно сделало. 

Научные исследования, проводившиеся во время пандемии COVID-19, часто преследовали практическую конечную цель. Как правило, это означало предоставление рекомендаций или продукта населению для борьбы с вирусом. Недостатком этого является то, что исследования продвигались довольно быстро, возможно, потому что скорость получения информации и полезных продуктов высоко ценилась. Например, в III фазе клинических испытаний BNT162b2 и mRNA-1273 первоначальный период наблюдения составлял около двух месяцев, но в обоих исследованиях было указано, что запланировано дальнейшее наблюдение в течение двух лет. Два года, а не два месяца, больше соответствуют рекомендациям FDA по этому вопросу, согласно которым III фаза клинических испытаний должна длиться от одного до четырех лет для определения эффективности и побочных реакций. Такая скорость могла быть приоритетной, поскольку люди действительно могли бы получить выгоду от быстрого доступа. Однако такая скорость также могла быть приоритетной по причинам, связанным с финансовой выгодой или другими менее этическими соображениями.

Независимо от причин темпа исследования, изучаемых переменных и исключения демографии, должно быть ясно, что наука содержит — к лучшему или к худшему — личные ценности. Это означает, что как ученые, так и те, кто «следует за наукой», принимают решения, основанные на ценностях, какими бы «управляемыми данными» они не были. То есть проводимое исследование не является объективным, а скорее содержит субъективные ценности исследователя. 

Заблуждение № 3: Наука беспристрастна

На протяжении всей пандемии я слышала, как люди громко заявляли, что обыватели должны «доверять науке», что мне постоянно кажется странным, учитывая поразительную разобщенность научной литературы. Так какой же науке я или кто-либо еще должен безоговорочно доверять? В своей содержательной статье в Scientific American Наоми Орескес объясняет, что наука — это «процесс обучения и открытия». В более широком смысле этот процесс развивается рывками и не является линейным, а движется туда-сюда и иногда опирается на неожиданные озарения.

Основная мысль Орескеса состоит в том, что те, кто утверждает, что «наука права», ошибаются, потому что они в корне неправильно понимают, как работает наука. Одно исследование ничего не «доказывает», а политизированная наука не верна в силу того, что власть делает сенсацию. Из этого следует, что если скептицизм — это правильный способ встретить научные доказательства, то людей вряд ли следует ругать за то, что они не «доверяют науке», поскольку это правильное отношение. 

Это предвещает мое Заблуждение № 3, потому что люди, рекламирующие «Доверяйте науке», похоже, верят, что наука и ее представление непредвзяты. Реальность такова, что наука часто влечет за собой вихрь несогласных экспертов, некоторые из которых разъясняют, что теория X превосходит теорию Y, в то время как другие жалуются на обратное. В результате требуется дополнительная эмпирическая работа, чтобы сгладить детали каждой теории и показать — экспериментально и логически — почему одна теория действительно лучше. Однако предвзятость может проникнуть в этот процесс на двух уровнях: исследователи могут сознательно или неосознанно строить эксперименты, направленные на поддержку одной гипотезы или на критику другой гипотезы; он также может участвовать в представлении науки, когда одна сторона дебатов представлена ​​так, как будто дебатов не существует. 

Что касается первого уровня предвзятости, а именно предвзятости самого исследования, наиболее яркие примеры связаны с источниками финансирования, где в различных областях было установлено, что спонсируемые промышленностью испытания, как правило, дают более благоприятные результаты. Например, анализ, опубликованный в журнале Intensive Care Medicine и проведенный Лундом и его коллегами, пришел к выводу: «Исследования лекарственных препаратов и медицинских изделий, спонсируемые компаниями-производителями, показывают более благоприятные результаты и выводы в отношении эффективности, чем исследования, спонсируемые другими источниками».

Аналогичным образом, исследование, опубликованное в журнале JAMA Internal Medicine, показало, что спонсируемые промышленностью исследования сахара (сахарозы) преуменьшают его роль в развитии ишемической болезни сердца и выделяют в качестве ответственных за это жиры и холестерин. Авторы даже заявляют: «Комитеты, занимающиеся разработкой политики, должны уделять меньше внимания исследованиям, финансируемым пищевой промышленностью», и вместо этого сосредоточиться на других исследованиях, которые серьезно учитывают влияние добавленного сахара на сердечно-сосудистые заболевания.

Это может быть очевидным моментом, что те, кто финансово заинтересован в результатах исследования, могут делать что-то, чтобы гарантировать положительный результат, но каким бы очевидным ни был этот момент, существуют исследования, подтверждающие его. Более того, если это так очевидно, то как может быть так, что, когда на карту поставлены миллиарды долларов, фармацевтические компании, борющиеся за место на рынке вакцин и противовирусных препаратов, не могут сделать что-то, чтобы исказить результаты?

Потенциальный источник предвзятости в третьей фазе клинических испытаний вакцины Pfizer был объяснен Бруком Джексоном, который рассказал британскому медицинскому журналу об ошибках, допущенных исследовательской группой Ventavia, которой было поручено тестирование вакцины. По словам Джексона, среди ошибок были: «Несвоевременное наблюдение за пациентами, у которых наблюдались побочные эффекты», «Хранение вакцин при неправильной температуре» и «Неправильная маркировка лабораторных образцов», и другие. Прямые ошибки при проведении исследований могут искажать результаты, поскольку полученные данные могут отражать допущенные ошибки, а не влияние изучаемых переменных.

Еще один пример потенциальной предвзятости — использование одних статистических показателей вместо других. Согласно статье Оллиаро и его коллег, опубликованной в журнале The Lancet Microbe, в испытаниях вакцин использовалось относительное снижение риска, что позволило высоко оценить эффективность вакцин. Однако, если бы использовалось абсолютное снижение риска, измеренный эффект был бы значительно ниже.

Например, авторы отмечают «снижение относительного риска на 95% для вакцин Pfizer-BioNTech, 94% для Moderna-NIH, 91% для Гамалеи, 67% для J&J и 67% для вакцин AstraZeneca-Oxford. ” А когда используется абсолютное снижение риска, эффективность существенно снижается: «1.3% для вакцин AstraZeneca-Oxford, 1.2% для Moderna-NIH, 1.2% для J&J, 0.93% для Гамалеи и 0.84% для вакцин Pfizer-BioNTech. ». 

В дополнение к предвзятости, которая может быть привнесена во время эмпирических исследований, существует предвзятость, которая может возникнуть из-за представления науки средствами массовой информации, учеными и политиками. Несмотря на то, что научная литература не устоялась, те, кто извне изучает — возможно, с помощью исследователей — отбирают эмпирическую информацию для представления общественности. Этот метод позволяет тем, кто выбирает информацию, нарисовать картину, которая соответствует конкретному нарративу, а не реальному научному ландшафту. Важно, что это разнообразие предубеждений создает впечатление, что исследование является окончательным; это еще больше укрепляет идею «доверяйте науке». 

В качестве примера можно привести различные подходы правительств к программам ревакцинации. Центр по контролю и профилактике заболеваний США рекомендует людям в возрасте пяти лет и старше проходить ревакцинацию, если последняя вакцинация была проведена не менее чем за два месяца до этого. Аналогично, в Канаде в определенных случаях рекомендуется проводить ревакцинацию через три месяца после последней вакцинации.

Эти рекомендации резко контрастируют с рекомендациями Дании , где говорится следующее: «Риск тяжелого течения COVID-19 увеличивается с возрастом. Поэтому вакцинацию будут предлагать людям, достигшим 50 лет, и особенно уязвимым группам населения». Эти страны имеют доступ к одним и тем же данным, но выбрали противоположные рекомендации для своих граждан – все они якобы основаны на научных данных.

Более того, слоган «Безопасные и эффективные» в отношении одобренных вакцин от COVID-19 также может быть примером предвзятости в представлении результатов исследований, поскольку группа канадских ученых недавно направила письмо главному санитарному врачу Канады и министру здравоохранения с просьбой обеспечить большую прозрачность в отношении рисков и неопределенностей, связанных с вакцинацией.

По сути, в письме ясно говорится, что эти ученые считают, что канадское правительство ненадлежащим образом проинформировало канадских граждан. Несмотря на это обвинение, Министерство здравоохранения Канады заявляет: «Все вакцины против COVID-19, разрешенные в Канаде, доказали свою безопасность, эффективность и высокое качество » (выделено жирным шрифтом в оригинале), а Центр по контролю и профилактике заболеваний (CDC) отмечает: «Вакцины против COVID-19 безопасны и эффективны » (выделено жирным шрифтом в оригинале). По крайней мере, некоторые ученые считают, что необходимо дополнительное научное обсуждение, чтобы обеспечить надлежащую информированность граждан и предотвратить предвзятость, но сообщения, которые в настоящее время получают граждане, этого не отражают.

Другой пример — передача инфекции. Телеканал CBC сообщал , что вакцины действительно предотвращают передачу вируса, но, как уже упоминалось, это не так. Что еще более интригующе, примерно в то время, когда вакцины появились на рынке, исследователи выдвинули теорию, что, исходя из механизмов действия, маловероятно, что вакцины смогут предотвратить передачу вируса.

Наука, ее практика и распространение могут в любое время просочиться к предвзятости, и было бы ошибкой, как указал Орескес, предполагать, что наука верна из-за того, как она делается, или кто был вовлечен, или кто представил. находки. Несмотря на такие заявления, пандемия Covid-19 вместе с лозунгом «Доверяйте науке» изменила желаемую точку зрения со здорового скептицизма на слепое принятие. Такое некритическое принятие любых данных, не говоря уже об исследованиях, происходящих «со скоростью науки», должно заставить задуматься. Наука движется вперед, когда выдвигаются возражения и уточняются гипотезы, а не тогда, когда наступает согласие просто потому, что так постановил авторитет. 

Признание заблуждений

Неправильные представления представляют собой потенциальные способы, которыми люди неправильно относились к научным исследованиям и их использованию во время пандемии, и отражают используемые мантры, а также представление и скорость открытий. Признание этих заблуждений должно обеспечить более прочную основу для суждения об правдивости научных утверждений, необходимости лозунгов и строгости научных исследований. Быть информированным должно быть предпочтительным методом преодоления и прекращения этой пандемии, но для того, чтобы быть информированным, требуется осознание неправильных представлений и ноу-хау, чтобы думать по-другому.