Основное отличие между этим вопросом и другими в том, что здесь требуется активно манипулировать чем-то, в то время как иные соображения могут быть основаны на чистом наблюдении. Эксперименты, однако, не обязаны представлять собой выборочные контролируемые тесты на людях. В некоторых случаях это невыполнимо, или же понадобится слишком много времени, чтобы сделать вывод; поэтому результаты получают посредством изучения инвитро[384] или на животных. К примеру, не было экспериментов, где бы людей заставляли курить, но исследования, доказавшие, что табачная смола, нанесенная на уши животных, провоцировала рак этой части тела, предоставили убедительные доказательства возможной канцерогенности компонента в составе сигарет. Экспериментирование дает возможность усилить связь между тем, что вызывает вмешательство, и тем, что из него следует. Таким образом, если существует общий мотив как фиктивной причины, так и следствия, манипулирование фиктивной причиной не окажет никакого воздействия.

Мы обсуждали в главе 7, что, скорее всего, не сумеем увидеть истинную каузальную взаимосвязь исходя из эксперимента (например, если размер выборки слишком мал) или обнаружим мнимую корреляцию (как в неслепых выборочных экспериментах). Что касается исследований на животных, даже если результаты окажутся положительными, придется тщательно проанализировать имеющиеся доказательства в пользу того, что причина здесь работает так же, как и в изученных системах, и у людей. К примеру, методы лечения сепсиса, которые должны были работать, если исходить из тестов на мышах, оказались безуспешными для людей. В результате возник вопрос, а действительно ли мыши – хороший аналог для изучения человеческих воспалительных заболеваний[385].

Если эксперимент не предусматривает участия людей или проводится инвитро, важно определить репрезентативность модели с точки зрения механизма действия причины на людей.

Аналогия

Наконец, если известна сходная причинная взаимосвязь, стандарты доказательств могут быть понижены, так как когда-то уже было показано, что эта причина способна произвести предполагаемое следствие.

Скажем, мы узнали, что указание содержания калорий в ресторанной еде ведет к снижению жирности заказываемых блюд. Тогда мы скорее поверим, что информация об этом способна менять поведение, так как нам уже известно о подобном влиянии. В других примерах вирус стал считаться более правдоподобной причиной различных видов рака после получения данных о том, что папилломавирус человека вызывает определенные виды рака шейки матки.

Эта аналогия позволяет также использовать результаты экспериментов над животными, чтобы лучше понимать людей или соотносить системы различных масштабов.

Мы должны оценить, насколько близко соответствие экспериментальных установок и интересующей нас системы. Точно так же необходимо проверить, какими доказательствами мы обладаем, применяя к одному сценарию то, что стало известно на основании другого.

* * *

Не забывая о том, что нет никакого чек-листа причинности и набора критериев, которые должны или удовлетворяются в любых случаях, скажем, что эти свойства увязывают вероятностные, механические, интервенционные и экспериментальные методы в единую группу объектов, которые необходимо учитывать. Кроме того, в каждом случае следует учитывать качество информации.

Выборочные эксперименты могут проводиться с нарушениями, выявленные связи – проистекать из смещения выборки, а животные модели – не подходить для конкретного заболевания. Стандарты доказательств также зависят от того, какой именно аргумент используется в поддержку некоего утверждения, а также от потенциальных рисков и затратности итоговых действий. Философы разработали теории аргументов, чтобы описать, каким должно быть доказательство научной гипотезы. Правда, все эти теории в целом очень отличаются от того, как на самом деле ученые рассматривают и используют факты, и часто игнорируют роль контекста, в котором используется конкретное доказательство[386].

К примеру, стандарты аргументов будут выше в судебном разбирательстве по делу об убийстве, чем при попытке узнать, кто из детей разбил вазу, так как последствия ошибки в первом случае намного тяжелее, чем во втором. Малоубедительное утверждение, что ежедневная плитка шоколада улучшает настроение, может оказаться достаточным для человека, который хочет продолжать есть шоколад, но неубедительным, чтобы разработать программу питания, цель которой – заставить всех каждый день есть шоколад.

«Уменьшить объем бутылок с газированными напитками. Размещать информацию о калорийности в ресторанных сетях. Запретить трансжиры. Снизить содержание соли в ресторанных блюдах».

Это лишь несколько программных позиций, которые рассматривала или ввела в действие мэрия Нью-Йорка, чтобы улучшить здоровье жителей.

Если известно, что существует причинно-следственная связь между сахаром, высококалорийной пищей, трансжирами, солью и различными состояниями здоровья, улучшить которое – наша цель, можно ли знать заранее, какие действия городских властей окажутся успешными? Чтобы в этом разобраться, нужно понимать, каким будет следствие конкретного вмешательства и как сделать выбор между потенциальными воздействиями. Результатом, однако, необязательно будет конкретное следствие, которое мы хотим получить. Из одной причины может проистекать множество вещей, и, что досаднее всего, сам акт воздействия способен нарушить причинные взаимосвязи между объектами. Мы можем обнаружить, что лекарство, снижающее уровень холестерина в одних условиях, окажется совершенно бесполезным в других. Просто люди перестают следить за диетой, решив, что препарат в любом случае снизит холестерин. Или, например, оценки стандартизированных тестов изначально связаны с профессионализмом учителя. Но эта корреляция может ослабнуть, если оценки будут использоваться для аттестации учителей, которые в результате начнут ориентироваться в первую очередь на подготовку учеников к прохождению тестов[387].

Несмотря на это, мы хотим, чтобы решения основывались на доказательствах, а не байках и чтобы эти аргументации базировались на причинных зависимостях, а не корреляциях.

В пользу такого тезиса говорят научно-доказательная медицина, образование, проектирование и множество других направлений, основанных на доказательном подходе. Аргументации использовались в этих областях и ранее, просто сторонники подобных подходов предпринимают попытки формализовать понятие «надежного доказательства». Вместо того чтобы определить, говорят ли некие факты в поддержку конкретной гипотезы, они стараются провести различие между сильным и слабым аргументом и способствуют использованию наилучших. Результатом часто становится иерархия доказательств, где ВКЭ (или, точнее, систематический анализ различных ВКЭ) занимает безусловное место на вершине пирамиды[388].