Эксперимент не лучше наблюдения

Вопрос, что лучше – исследования с использованием эксперимента или наблюдения, – представляет собой ложную дихотомию. В реальности мы не в состоянии проводить эксперименты в любом возможном случае (кто захочет войти в контрольную группу исследования, цель которого – узнать, правда ли парашюты предотвращают гибель во время прыжков?) и не всегда нуждаемся в этом (физика и инженерные знания, а также немного симуляций с успехом заменят парашютный ВКЭ). К тому же выборочные эксперименты нередко проводятся недобросовестно, а в некоторых случаях посредством наблюдения можно узнать больше.

Недовольная медленными темпами медицинского исследования, группа пациентов с диагнозом «амиотрофический боковой склероз»[424] разработала собственное исследование, чтобы выяснить, действительно ли экспериментальное лечение замедляет прогрессирование заболевания[425]. В подобного рода исследованиях проблема заключается в организации контрольной группы, поскольку пациенты сильно мотивированы и активно действуют, когда речь идет об их здоровье. Однако это исследование было основано на большом количестве данных, которыми участники и другие пациенты делились на социальном ресурсе PatientsLikeMe[426]. При поддержке врачей экспериментальная группа добавляла литий в прописанное им лекарство и 12 месяцев тщательно отслеживала и документировала состояние своего здоровья.

Поскольку это исследование не было слепым или рандомизированным, оно оказалось несвободным от различных смещений. Чтобы решить эту проблему, каждому пациенту сопоставили не одного, а множество других, которые не принимали литий и у которых наблюдалось аналогичное течение болезни до начала исследования. Сравнив показатели после приема лития, можно было увидеть, наблюдаются ли различия в прогрессировании заболевания. Различий не было, и этот отрицательный результат был подтвержден многочисленными выборочными экспериментами[427].

В некотором смысле отрицательный результат имеет большую силу, чем результаты ВКЭ, поскольку множество факторов могли исказить результаты в пользу приема лекарства. Пациенты действовали не вслепую, а поскольку свои итоги они фиксировали сами, когнитивные смещения могли способствовать разной оценке значимости состояния. Больные же хотели, чтобы препарат сработал. Во множестве ситуаций продуманное комбинирование данных эксперимента и наблюдения способно снять ограничения, присущие методам. И еще: когда оба подхода дают одинаковые результаты, повышается доверие к каждому.

Если все, что у вас есть, это молоток, вы попытаетесь каждую проблему свести к гвоздю.

Цель самого жесткого и подробного обсуждения слабых мест каждого метода не создать впечатление, будто ни один из них не работает, а скорее показать, что ни один метод не будет работать всегда и везде. Вероятностные модели нельзя считать единственным подходом к осмыслению причинности; точно так же контрфактуальность не единственный способ объяснения событий. Кроме того, в различных областях знания эти методы используются самым неожиданным образом. Причинность по Грэнджеру изначально разрабатывалась для финансовых временных рядов, однако применяется в анализе пакетов нейронных импульсов[428]. Байесовские сети создавались для представления вероятностных зависимостей, а используются в моделировании психологических процессов, лежащих в основе причинного осмысления[429]. Ни один метод и ни одна модель не работают всегда; возможно, в поисках решения своей проблемы вам придется выйти за рамки узкоспециальной области.

Если и существует какой-то ответ, то он может быть таким: мы нуждаемся в плюрализме методов. Каждый из них работает в конкретном случае, так что если у вас в наличии лишь один инструмент, которому вы доверяете, рано или поздно вы уткнетесь в его границы. Приложив массу усилий и пролив много пота, вы сможете адаптировать большинство из них к разным сценариям. Правда, это аналогично тому как, скажем, приспособить молоток к переворачиванию блинов на сковороде, прикрепив к нему клейкой лентой металлическую пластинку. Если вам известно о существовании кухонной лопаточки, вы избавитесь от массы разочарований.

В последние годы растет осознание необходимости иметь набор комплементарных методов в противовес поискам панацеи, решающей все проблемы разом[430]. К примеру, Иллари и Руссо (2014) недавно представили подход, который назвали методом причинной мозаики (causal mosaic view). Точно так же, как невозможно понять роль отдельной плитки в мозаичной картине, выбор методик для применения зависит от контекста, то есть от насущной проблемы и заданной цели.

Это вписывается в рамки общей тенденции каузального плюрализма, и ко множеству вещей следует применять такой подход. Можно использовать его для определения причины[431], свидетельств в ее поддержку и сбора фактического материала[432].

Когда мы ставим перед собой практические задачи, нас, как правило, мало заботит метафизика каузальности или природа причин, однако следует помнить о различии между ними. Кто-то согласится, что есть множество типов свойств, на основе которых можно отличить причину от корреляции: к примеру, вероятностные, интервенционистские (воздействующие) и механистические подходы позволяют проникнуть в суть причин. Но, даже если вы сочтете вмешательство единственным способом обосновать причинные утверждения, существуют другие пути, которые могут представить аналогичную фактуру (вспомните разнообразные экспериментальные методы из главы 7).