Нейромифология. Что мы действительно знаем о мозге и чего мы не знаем о нем

То, что дела обстоят совершенно иначе, показывает ретроспективный обзор фМРТ-исследований, опубликованных в таких известных журналах по нейровизуализации, как Cerebral Cortex, NeuroImage или Human Brain Mapping[155]. Доля работ, в которых не было сделано никакой поправки на множественные сравнения, колебалась между 25 и 40 %. Сколько красных и синих пятен на фМРТ-изображениях из этих исследований являются просто техническими и расчетными артефактами, вероятно, останется неизвестным.

В научной практике большинство исследователей хотят как можно меньше корректировать получаемые результаты визуализации, так как легко потерять даже настоящие свидетельства мозговой активности. Это тема для размышления. Определенно целесообразным представляется предложение приводить в научных публикациях как исправленные, так и неоткорректированные данные. У читателя-специалиста тогда была бы возможность самостоятельно решить, каким данным он доверяет. Во всяком случае, лосося Крейга Беннетта это бы не огорчило. Он был съеден экспериментаторами в день МРТ-сканирования.

«Если данные долго пытать, то они признаются»

Из профессиональных кругов приходит и другая критика применяемых методов. Например, указывается, что многие визуализационные исследования проводятся без какой-либо первоначальной гипотезы. О том, что подавляющее большинство исследований проходят без конкретных, поддающихся проверке исходных предположений, говорил и популярный индийский невролог Вилейанур Рамачандран: «98 % нейровизуализаций – это слепое блуждание в темноте»[156]. Как гласит популярное возражение, данные, полученные бессистемно, позднее могут использоваться во множестве статистических расчетов. И это до тех пор, пока не будет обнаружено что-то значимое (испытанная стратегия «если данные долго пытать, то они признаются»). Далее оценивается масштаб выявленного результата, а затем подбирается объяснение, почему активен именно этот участок мозга.

Короче говоря, рыба ловится в мутной воде, а затем делается вид, что цель поиска была известна с самого начала. До сих пор среди исследователей нет единого мнения, какой статистический метод и способ интерпретации следует применять к тем или иным полученным данным визуализации. Не говоря уже об обязательных нормах. Диапазон возможных подходов очень велик. Это важная проблема, которая по-прежнему не решена. Потому что, если даже минимально изменить исходные параметры, можно легко получить совершенно другой результат. При этом все предшествующие произвольно подобранные этапы процесса не видны в итоговом изображении, так что оно кажется результатом строго эмпирических измерений, который мог получиться только таким и никаким другим.

Магия вуду в социальной нейронауке

Еще больше шума, чем юмористическое фМРТ-исследование мертвого лосося, вызвала в 2009 году методологическая работа Эдварда Вула и его коллег из Массачусетского технологического института. Когнитивные психологи очевидно намекали на свое противостояние с коллегами из сферы «социальных нейронаук». Первоначальное название их работы было «Вуду-корреляции в социальных нейронауках». Однако по просьбе журнала, в котором позднее появилась статья, название было изменено на «Удивительно высокие коэффициенты корреляции в фМРТ-исследованиях эмоций, личности и социального познания»[157].

Что критиковали авторы статьи? Вул и его коллеги предположили использование магии вуду при выявлении «таинственно» высоких значений взаимосвязи отдельных групп личностей или определенного поведения и сигналов мозга, продемонстрированных социальными нейроучеными в своих исследованиях. После предварительного отбора Вул и его коллеги связались с авторами 54 работ и опросили их о статистических методах, использованных ими в фМРТ-исследованиях.

Как утверждали психологи, более чем в половине случаев ученые использовали корреляционные методы, систематически искажавшие фактические связи и показывавшие слишком высокие значения взаимозависимостей, чтобы быть правдой. В деталях проблема, описанная Вулом и его коллегами, касается продвинутых специалистов по статистике[158]. Чтобы наглядно ее представить, можно привести притчу о техасском ковбое. Представьте головореза, стреляющего без разбора в складские ворота. Затем он рисует цель вокруг тех пулевых отверстий, которые находятся ближе друг к другу. Таким образом в результатах стрелка появляется сразу несколько прямых попаданий.