— ТРАНСЛЯЦИЯ НАЧАЛАСЬ, ЗАХОДИТЕ:
https://www.youtube.com/watch?v=GNnIJMOnkk8
https://www.youtube.com/watch?v=GNnIJMOnkk8
https://www.youtube.com/watch?v=GNnIJMOnkk8

Как вам? Делитесь мнениями в комментариях. Спасибо за стрим!

Что делать, если наука в капиталистическом обществе страдает
— 1/2

Писала о черно-белом мышлении, выделила, что в левом дискурсе есть излюбленная тема «все, что при капитализме — плохо». Отметила, что это распространяется также и на науку и научное сообщество. С одной стороны, я сама часто пишу о том, что наука деградирует, продается и воспроизводит одно и тоже. Особенно хорошо это заметно в тех областях, которые не изучены полностью (например, психология, криминология, социология и т.п.). Там капиталистическая логика проще всего пролезает: подтасуй данные, выкинь неудобные переменные — и вот уже есть доказательство того, что выгодно заказчику.

Но проблема в том, что на деле все немножко сложнее. Во-первых, далеко не везде буржуазная пропаганда работает как лоботомия. Иногда она — очень неплохой учебный кейс, который позволяет разобраться в капиталистической логике: проследить механизмы — что именно пытаются продать / какие ценности навязывают / какие проблемы предпочитают замалчивать. Это полезно знать, если есть желание критиковать систему не на эмоциях, а с четкими фактами и методами.

Во-вторых, даже внутри системы можно проталкивать левую риторику — если делать это грамотно. Например, очень хороша в этом плане статья моего крайне уважаемого препода о криминологических аспектах проституции. Суть таких статей в том, чтобы использовать данные и методологию так, чтобы выводы подрывали статус-кво. Формально они проходят по академическим стандартам, но на деле это хорошо завуалированная критика устройства общества.

Из этой же темы возникает вопрос: «Как грамотно пользоваться исследованиями и вычленять в них капиталистическую риторику?».

1. Смотрите на то, кто платит.

Методология начинается с вопроса: кто спонсор? Если исследование о пользе сахара финансирует производитель сладкой газировки — это красный флаг. Но дальше важно не просто отмахнуться, а изучить, как именно авторы подбирали данные. Часто такие работы содержат полезную статистику, которую можно переинтерпретировать в положительном ключе.

Например, в одной работе по криминологии, фиксированной институтом МВД, утверждалось, что рост преступности связан с «миграционным давлением». Но в таблице распределения правонарушений по категориям можно было заметить, что большинство преступлений мигрантов — административные (просроченные док-и и регистрация), а доля тяжких — минимальна. То есть сама статистика (к слову, не являющаяся валидным доказательством, но в некоторых случаях подходит для усредненного анализа) в отчете опровергала главный тезис.

2. Разделяйте данные и выводы.

Данные — это факты (если они собраны честно), а выводы — это уже интерпретация. Не нужно принимать из в комплекте. Иногда буржуазная риторика встроена только в заключение, тогда как «сырые» данные могут быть абсолютно годными и рабочими. Допустим, в исследовании об «эффективности платного образования» авторы делают вывод, что «частные школы повышают социальную мобильность». Но при разборе методики оказалось, что корреляция объяснялась не качеством образования, а изначальным уровнем дохода семьи. Эти же данные можно было использовать, чтобы показать, что платное обучение закрепляет классовое неравенство.

3. Важно искать «пустоту».

В буржуазных исследованиях часто молчат о вещах, которые могли бы ударить по системе. Вопрос в том, чего именно нет в выборке или анализе. Допустим, если в рядах маркетинговых исследований потребительского поведения не учитываются данные по беднейшим слоям населения. Формально — любят косить в сторону «нет респондентов в этой группе». Фактически — это способ выкинуть неудобную правду: что значительная часть людей может не иметь доступа к определенному продукту.

— 2/2

4. Проверка метода.

Любое исследование можно «cломать» на уровне дизайна: некорректная выборка / подгонка критериев / странная формулировка вопросов в анкетах. Научиться находить эти изъяны — ключ к тому, чтобы разоружать манипуляции. Смотрим на размер выборки (слишком маленькая = часто шум); как набирали участников (если опрос о бедности проводят только в ТЦ — данные будут «богатые»); обращение внимания на временный горизонт (срез за одну неделю не есть долгосрочная тенденция).

Отдельно я выделяю:

1. Исследования, в которых есть упоминание или четкое разграничение по гендерам.

Видим, что есть «мужское / женское» — сразу повышаем уровень методологической настороженности. Здесь манипулируют особенно часто и по всем направлениям — от биологии и психологии до маркетинга и уголовного права. Самый популярный прием — выдавать социально сконструированные различия за естественные факты. Например, что эмпатия у женщин по определению выше (а на деле просто мужчины в большинстве культур с детства обучены подавлят проявление эмоций) или что мужчины более рациональны (тоже результат культурных ожиданий а не нейрофизиологии).

Здесь важно проверять, как в исследовании разделяют биологические и социальные факторы; смотреть, кто попадает выборку и какие вопросы задают; выявлять, не встроены ли в методику сами стереотипы, которые потом «подтверждаются».

2. Тенденция на новые диагнозы и «нейро»-маркетинг.

В психологии и, увы, даже в психиатрии есть тревожный звоночек: начали плодить новые болезни, причем нередко на слабой или спорной эмпирической базе. Бизнес, в свою очередь, очень кстати подхватил у нейронаук приставку «нейро»: в инете можно увидеть всякую хрень под названиями «нейродетокс» / «нейрокофе» / «нейропохудение» и т.п. В лучше случае это ребрендинг старых практик, но в худшем — чистое мошенничество с псевдонаучной оберткой.

К слову, здесь вспоминается, как в 2010-х гг. в англоязычных странах активно двигали «cиндром цифрового детоксика», где якобы появляется клинической расстройство от избытка гаджетов. Но в медицинских классификаторах (МКБ, DSM) такого диагноза нет: это все тот же маркетинговый конструкт для продажи ретритов и «нейропрограмм».

Поэтому здесь важно проверять наличие термина в официальных классификаторах; искать, на каких исследованиях он он основан изначально и есть ли метаданные; разделять реальную нейронауку и «нейромаркетинг», который имитирует научность для продажи товаров.

3. Не буржуазная, но невалидная методика.

Честная по духу работа тоже может быть мусором, если методология хромает. Особенно часто это встречается в исследованиях, основанных на самоотчетах и субъективных анкетах (вот вам, кстати, для затравки — история с тем, как выявляли потенциально опасных в военкомате, где в зону риску попал рефлексирующий молодой человек, а двух видных нациков вообще выпустили из виду). Проблема: люди склонны давать социально одобряемые ответы, даже при полной анонимности. Причем это может быть не всегда осознанная ложь, а банальное самообманное «так должно быть».

Я не так давно разбирала криминологический опрос об отношении к домашним животным. Там, само собой, вообще никто не признался в нелюбви к своему зверьку, а уж тем более — в жестоком обращении. Как итог: данные фиксировались не на реальном поведении, а на фальше, подкрашенном социальными ожиданиями. Поэтому очень важно, чтобы в исследованиях верификация результатов велась через стороннее наблюдение, эксперименты и независимые источники.

4. Статистика — не исследование.

В науке нередко происходит подмена, причем даже среди, казалось бы, хороших ученых: «есть статистика — значит, есть факт». Этот тезис не учитывает то, что статистика фиксирует только зарегистрированные случаи, а значит, картина в них далеко не всегда полная. Например, в отчетах о бытовом насилии доля записанных случаев — лишь вершина айсберга. Большинство жертв не заявляет о происшествиях из-за страха / зависимости / недоверия к полиции. Если использовать только эти цифры, можно легко «доказать», что проблема «не так уж и велика».

Это, разумеется, лишь некоторые пункты, которые стоит держать в голове, когда вы работаете с исследованиями. На самом деле нюансов и подводных камней больше: от политической цензуры и влияния академической среды до банальной человеческой небрежности в обработке данных.

P.S. Если у вас есть дополнения к теме, свои методологические приемы или кейсы, на которых наука (или «наука») дает сдвиг — буду очень рада их услышать. Чем шире мы соберем этот арсенал, тем сложнее будет подсовывать нам манипуляции и ложь под видом объективного знания.

В дополнение к теме:

Как в научном сообществе спекулируют на «когнитивных искажениях»

ПТСР? А, может, инфоповод на фоне СВО?

Эксперименты над детьми в Германии

Спекуляция на том, что в политику идут одни «ненормальные»

Проблемы академической науки — как играть на научном поле (и стоит ли это делать?)