Коллектив авторов - Полевое руководство для научных журналистов

Кроме того, существует эффект здорового работника . Ученый изучает рабочих, которые подверглись воздействию какого-то вещества, и выясняет, что в среднем они здоровее, чем население в целом. Но рано оправдывать это вещество: рабочие вообще, как правило, довольно здоровые люди – они должны быть здоровыми, чтобы получать и сохранять работу.

Некоторые колебания ожидаемы – это нормально: люди – сложные существа. Ежедневные биологические изменения возможны и у одного и того же человека и уж тем более между разными группами людей. Из-за такой изменчивости или иных экспериментальных ограничений в похожих исследованиях результаты могут незначительно, а иногда и значительно отличаться.

Список можно продолжать, но общие вопросы помогут вам не сбиться с курса. Спросите ученого (да и себя самого): « Можно ли предложить альтернативные объяснения полученных данных и результатов исследования? Достаточно ли долго длилось исследование, чтобы можно было сделать такие выводы?»

Чтобы обозначить широкий спектр причин, почему альтернативные объяснения могли быть проигнорированы, в науке обычно используется термин « предубеждение» или « искажение» . Но научным журналистам стоит иметь в виду возможность влияния и других факторов и поинтересоваться у ученых: «Кто финансировал исследование?» Многие добросовестные ученые получают деньги от компаний, заинтересованных в объекте исследования. О таких вещах следует спросить и затем рассказать читателям или зрителям.

По экономическим и иным причинам не все исследования равнозначны. В итоге некоторым можно доверять больше, чем другим.

В биомедицине особенно осторожно следует относиться к лабораторным исследованиям и исследованиям на животных (даже к тем, в которых было задействовано больше трех мышей), хотя они могут давать крайне важную информацию для исследований на людях. Многие эпидемиологические и медицинские исследования ретроспективны , т. е. изучают старые данные, статистику или воспоминания. Нередко это необходимо, но при этом слишком ненадежно: воспоминания меркнут, а исторические данные часто неполные. Гораздо лучше перспективные исследования, длительное время изучающие конкретную группу людей, иногда десятилетиями.

«Золотой стандарт» клинических исследований – двойное слепое исследование, когда пациентов методом случайного отбора определяют в экспериментальную или контрольную (сравнительную) группу. В контрольной группе пациенты обычно получают плацебо. «Слепота» в данном случае означает, что ни ученые, ни пациенты до самого конца исследования не знают, кто в какую группу попал. Так ни ожидания, ни надежды не могут исказить результаты исследования. Пациентов распределяют в группы случайным образом, чтобы ученый не мог подсознательно поместить в экспериментальную группу тех, кому, скорее всего, станет лучше.

Менее строгие исследования все же могут быть важны, а иногда даже необходимы. Но доверяйте строгим исследованиям. Спрашивайте ученых во всех областях: «Почему вы разработали именно такой план исследования? К каким из ваших выводов стоило бы отнестись с осторожностью?» И как можно чаще: «Требуется ли теперь более точное исследование?»

Вы можете поставить большой плюс исследованиям, опубликованным в рецензируемых журналах, что означает, что перед публикацией они прошли оценку другими экспертами. Но это не гарантия: рецензенты – тоже люди. Кроме того, хорошие научные сюжеты могут обнаружиться на научных конференциях еще до того, как они появятся в рецензируемых журналах, и даже у ученых, которые только начинают исследования. Но такие истории требуют более осторожной работы и более серьезной проверки другими экспертами.

Спросите ученых: « Кто с вами не согласен? Почему? Как ваши результаты и выводы соотносятся с другими исследованиями и тем, что мы уже знаем?»

Бремя доказательств всегда лежит на ученых, которые идут против научной догмы. И в науке всегда любят подтверждающие исследования. Научные журналисты должны искать консенсус лучших исследований.

В книге «Новости и числа» мы даем такой итоговый совет: «Мудрые журналисты часто используют слова вроде "может" и "данные указывают" и редко – "доказательство"». Подчеркивайте степень неопределенности результатов, о которых вы пишете. Для большей уверенности не скупитесь на необходимые предостережения и оговорки.