Правила обоснования в эмпирических науках

Начиная разговор об эмпирических науках, заметим, что методологи науки обычно не подчеркивают специфики собственно эмпирических наук, тем более что реальное исследование иногда может начинаться как эмпирическое, а в итоге оказывается естественнонаучным. Тем не менее выделить эмпирические науки в отдельный класс полезно в том числе и потому, что в психологии эмпирические исследования почти всегда выдаются за естественнонаучные.

Следует признать: интуиция очевидности затрагивает отнюдь не только операции с мысленными объектами. Еще Лейбниц говорил о двух типах истин: истинах разума и истинах факта. Действительно, существует данная каждому человеку очевидность факта. Сознание ведь отражает не само себя, а внешний мир. Кошка, пояснял Л. Фейербах, увидев мышь, бежит за ней, а не царапает себе глаза. В обыденной жизни любой здравомыслящий человек вычленяет в своем сознании нечто такое, что существует вполне реально и независимо от его желания, что, как говорили пионеры экспериментальной психологии, ему непосредственно дано. Другое дело, как мы интерпретируем этот факт, как его обозначаем, что именно в нем выделяем, что принимаем за существенное и т. д. Психологи не зря заявляют: мы воспринимаем (т. е. принимаем за факт) только то, что понимаем. Методологи науки говорят практически тоже самое: любой факт «теоретически нагружен». И все же в самих фактах есть первозданная очевидность.

Различных фактов много. Люди же обладают непреодолимой склонностью их классифицировать и объяснять. Однако число возможных вариантов установления связи между разными явлениями бесконечно. Оценка правильности выбора того или иного варианта связи, той или другой классификации в обычной жизни чаще всего, хотя и не всегда, осуществляется на основе субъективного чувства правильности содеянного. Но в истории человечества наступил момент, когда были выработаны правила (нормы) для оценки достоверности индуктивного обобщения фактов. Так возникли эмпирические науки, в которых с помощью индуктивной логики, опираясь на факты, пытаются делать широкие обобщения. А в 20 веке методологи науки с большим удивлением убедились, что некая единственно верная индуктивная логика, которая позволяет делать заведомо истинные обобщения не может быть построена. Дело в том, что, как уже говорилось, никакая логика не является истинной, а разных непротиворечивых логик можно построить достаточно много.

Итак, эмпирические науки не претендуют на всеобщие высказывания, они чаще стараются определить нечто характерное для большинства явлений или хотя бы для большинства типичных явлений. Например, лингвист хочет выделить эмпирические универсалии – такие свойства языка, которые присущи всем языкам мира. Пусть он предполагает, что во всех языках есть свойство X. Из всего множества в 5000-7000 языков, на которых говорит население земного шара, реально современный лингвист может получить сведения лишь о некоторой их выборке в 100, 200, пусть даже 800 и более языков. В итоге лучшее, что может сказать лингвист-эмпирик, обнаружив, что свойство X присуще абсолютно всем рассмотренным им языкам: это свойство статистически достоверно присуще большинству языков (под большинством – принятая норма у лингвистов – считается не менее 90% всех языков).

Основное достижение эмпирических наук – построение различных классификаций и типологий. В них пытаются отразить наиболее существенные признаки изучаемых явлений, выявить связи между признаками и произвести упорядочивание этих явлений, т. е. построить систематику. Однако как определить, правильно ли мы упорядочили факты? В конце XX в. возникло целое классиологическое движение, пытающееся решить эту проблему. Но эти правила так и не были найдены, поскольку было показано, что не только принципы классификации опыта в самом опыте не содержатся, но и сами классы как таковые в принципе внеэмпиричны, т. е. не существуют во времени и пространстве. Поэтому никакая классификация не может быть ни объективно предопределенной, ни самой лучшей.

Что же делать, каковы должны быть критерии оценки качества классификаций? На сегодняшний день существует семь таких критериев.

Критерий внешней валидности классификаций. Внешне валидными считаются «естественные» классификации, считается, что такая классификация определяется природой изучаемых явлений. Попытки определить, что это значит, успеха не имели. По сути, за естественную принимают ту классификацию, которая выглядит таковой в глазах научного сообщества.

Конвенциональные нормы. Классификации нужны прежде всего для того, чтобы разные исследователи могли единообразно описывать разные группы объектов (построение классификации решает и дидактические задачи. Д. И. Менделеев, например, начинал строить свою Периодическую систему в попытке найти компактное изложение студентам всего разнообразия свойств химических элементов). Поэтому многие нормы и правила, регулирующие процесс классификации, имеют явно конвенциональный характер, так как предназначены исключительно для того, чтобы все представители научного сообщества, решающие сходные задачи, выполняли их единообразным или хотя бы более-менее сходным способом. Из ориентации на единообразие вытекает и часто выдвигаемое требование к классификациям – они должны быть удобны в обращении, в частности, признаки отнесения к классу должны быть всеми одинаково понимаемы, в пределе – наглядны. Иначе ими трудно пользоваться.

Применение статистических методов, неизбежное в эмпирических исследованиях, тоже опирается на конвенциональные нормы. Например, во многих науках (в биологии, психологии, сельскохозяйственных науках и пр.) при оценке результатов статистической обработки эмпирического материала принято считать достаточным уровень достоверности в 95%. Бессмысленно спрашивать, почему 95%, а не, скажем, 91% или 99%. Такова принятая норма. Ясно, что некое число должно было быть выбрано для единообразия. Ясно также, что оно должно быть существенно больше, чем 50%, но все-таки меньше, чем 100%. Однако, какое именно число следует считать существенно большим, определяется исключительно на основе конвенциональных соображений. Так, учитывая недоверие научного сообщества к данным, получаемым в парапсихологических исследованиях, в последних обычно принимается на порядок более высокий уровень достоверности, чем в психологических.

Диагностическая сила. Еще одна задача, решаемая с помощью классифицирования – установление связей между непосредственно наблюдаемыми и косвенными признаками. Если такие связи установлены, то классификация позволяет диагностировать непосредственно не наблюдаемые явления по наблюдаемым признакам. Чем большей диагностической силой обладает классификация, тем она лучше и надежнее. Для решения задачи диагностики ученые-эмпирики постоянно разрабатывают и активно применяют статистические методы обработки данных.

Логические требования. Из нескольких возможных лучшей будет признана та классификация, которая осуществляется по одному и тому же основанию; один и тот же объект или явление не должны попадать в разные классы; желательно также, чтобы в каждом классе было более-менее одинаковое число членов, и т. д.

Выше простой классификации ценятся классификации иерархические, позволяющие выделять подклассы, подтаксоны, подвиды и т. п.

Еще один логический критерий – полнота. Желательно, чтобы классификация была полной, т. е. каждый из подлежащих классификации объектов в пределе должен принадлежать какому-либо классу. Оценивается, насколько удачно предложенная классификация позволяет описать все уже известные наблюдаемые явления. Однако более жестким требованием считается оценка классификации по тому, насколько удачно она не вмещает в себя те факты, которые реально не наблюдаются.

Проверяемость. Оценивается, порождает ли классификации верифицируемые предположения, т. е. можно ли на ее основе прогнозировать существование еще не обнаруженных явлений.

Обнаружение в опыте предсказанных явлений (подтверждение, или верификация гипотезы) – очень сильный аргумент в поддержку правильности сделанной классификации. Однако, отсутствие опытного подтверждения еще не опровергает гипотезу – данное явление может быть обнаружено позднее. Если запрещенное явление наблюдается в опыте (фальсификация гипотезы), то это, разумеется, требует сразу же, по меньшей мере, серьезной корректировки гипотезы. Таблица Менделеева – один из самых известных примеров классификации большой предсказательной силы. Д. И. Менделеев создает Периодическую систему химических элементов, располагая все элементы в совершенно, как многим в то время казалось, бессмысленном порядке возрастания их атомного веса. (Говорят, коллеги даже подшучивали, предлагая ученому разложить все элементы по более простому принципу – по алфавиту.) Выяснилось, что построенная Менделеевым классификация позволяет удачно описать химические свойства известных элементов. Но главное: она позволяет заранее предсказать и описать свойства новых, еще не открытых элементов.

Более того. Создавая Систему, Менделеев исходил из того, что атомные веса – это твердо установленные факты. В результате же атомные веса некоторых элементов были исправлены. Таким образом, классификационная деятельность в своем итоге может поставить под сомнение очевидность любого факта, признаваемого таковым в начале этой деятельности. Более того, когда такое происходит, эмпирическое по своей сути исследование все более приобретает черты естественнонаучного – принятые основания классификации превращаются в дедуктивную логическую схему, прогнозирующую результаты будущих наблюдений. Разумеется, не все сомнения в фактах, полученных в результате теоретического размышления, стоит сразу принимать всерьез. Когда великий химик А. Лавуазье заявил, что небесный свод сделан не из камня и оттуда, следовательно, никакие камни не могут падать (та еще теория!), музеи несколько поспешно удалили метеориты из своих коллекций.

Воспроизводимость. Приведенные примеры еще раз подчеркивают, что факт – вещь условная. А значит, само существование факта иногда требуется доказывать. Так мы подошли к важной для эмпирических наук норме – требованию воспроизводимости:в тех случаях, когда факт может вызывать сомнение, должны существовать и быть описаны процедуры, позволяющие любому исследователю наблюдать (еще лучше: воспроизвести) тот же самый факт.

Требование воспроизводимости в психологии часто критикуют, так как отнюдь не все факты могут быть воспроизведены. Эта критика верна, если требовать воспроизводимости всех фактов. Однако последнее требование бессмысленно. В мире существует много уникальных явлений, которые невозможно повторить, но из этого не следует, что таковых явлений никогда и не было. Известно, например, описание пациента, страдавшего гидроцефалией, чей череп содержал всего лишь 5% мозга, но который вел себя как нормальный индивидуум и демонстрировал высокие интеллектуальные способности. Хочется надеяться, что других подобных случаев никогда более не встретится, но тем не менее и одного такого примера вполне достаточно, чтобы задуматься, правильно ли мы представляем себе роль мозга в поведении человека.

Требование воспроизводимости осмысленно только для тех случаев, когда сами факты вызывают сомнения. Оно особенно важно, когда факт обнаруживается только в результате достаточно сложных преобразований данных, например, при их статистической обработке. Психологи-эмпирики, к сожалению, весьма редко проверяют, насколько, например, корреляции, обнаруженные ими в одном исследовании, воспроизводимы в другом. Но, видимо, догадываются, что такая проверка, скорее всего, привела бы их к удручающим результатам. Поэтому многие из них всячески стараются забыть о том, что даже если однажды найденная корреляция статистически достоверна, то это дает только право не отбрасывать гипотезу о существовании связи, но еще не доказывает наличие этой связи.

Э. Резерфорд делил все науки на физику и коллекционирование марок. Ученые-эмпирики как раз и занимаются коллекционированием – коллекционированием фактов. И, как и все коллекционеры, постоянно призывают увеличивать коллекцию, т. е. собирать как можно больше фактов. Но только плохие коллекционеры собирают любые факты без всякого разбора, а именно те, у которых нет никакого теоретического представления об ожидаемых результатах. Если же исследователь вооружен какой-либо теорией, или решает какую-то конкретную проблему, то он будет отбирать только те факты, которые связаны с этой теорией или этой проблемой.

В некоторых случаях, однако, первоначальный сбор любых фактов необходим. Так было в эпоху Великих географических открытий. Правда, даже в эту эпоху никто из великих мореплавателей не ставил перед собой задачу плыть «туда-не-знаю-куда». Сбор фактов нужен, например, тогда, когда задача исследователя состоит в том, чтобы оценить влияние какого-либо события на людей – на изменение их мнений, или их психических состояний, или личностных свойств. Если заранее нет никакого теоретического предположения об ожидаемых результатах, то изучаемое влияние можно обнаружить лишь по изменению каких-либо показателей. В таких ситуациях, действительно, чем больше сделано измерений «до события», а затем и «после события», тем больше веры у самих исследователей в валидность полученных данных, да и статистическая погрешность хоть чуть-чуть, но уменьшается. Полученное в итоге описание может быть полезным, хотя все же, каким бы статистически надежным оно ни было, гарантировать его истинность не стоит.

Требование методической простоты. Чем технологически проще организовано исследование, чем проще статистические процедуры обработки данных, тем надежнее и убедительнее итоговая интерпретация. Незачем создавать сложное оборудование, если поставленная задача может решаться более простым методом. Ибо чем сложнее оборудование, тем обычно больше факторов влияет на полученный результат и влияет непредсказуемо. Если исследовалась связь между собой всего двух показателей, то полученная оценка ее статистической достоверности может рассматриваться как реальная. Если же в исследовании получена сразу тысяча значений коэффициентов корреляции (а это всего лишь связь между 20 и 50 показателями), то утверждение о достоверности связи на уровне 95% означает ошибку в 5%, т. е. 50 коэффициентов корреляции будут заведомо ошибочно приняты за значимые или, наоборот, за незначимые. Если надо оценить достоверность различия средних величин, то лучше именно ее непосредственно и оценивать, не применяя более сложные методы обработки данных (наподобие факторного анализа). Ибо чем сложнее процедура обработки данных, тем менее понятен и менее однозначен итоговый результат измерения.

Итак, мы кратко описали суть критериев качества классификаций, получаемых в результате эмпирических исследований. Из сказанного понятно, результаты эмпирических исследований – это только начало пути к Истине.

И все же в ряде случаев эмпирические исследования имеют самостоятельную ценность. Например, когда доказывается, что явления, считавшиеся до этого разнородными, подпадают под общие принципы классифицирования, или когда обнаруживаются принципиально новые явления, вписывающиеся тем не менее в уже известные схемы.

Но вот типичная проблема, встающая перед исследователем-эмпириком: как оценить, какие данные являются новыми? Например, является ли новым ранее уже наблюдавшееся психологическое явление, если оно обнаружено в психологическом исследовании в другое время (например, спустя день или столетие), в другом месте (на севере или на юге, в городе или в деревне и пр.), на другом стимульном материале или на другом контингенте испытуемых (отличающихся по любому социальному или личностному параметру)? Чтобы ответить на этот вопрос, нужна некоторая теоретическая позиция, в противном случае любые факты могут быть признаны новыми. Для защиты от объявления любых результатов новыми научное сообщество вырабатывает требования к публикации результатов: автор обязан указать аналогичные исследования, выполненные другими учеными. Это, по крайней мере, побуждает исследователя к знакомству с современными данными по тематике его исследования.

Эмпирические исследования неизбежны, когда нет никакой ясной теории. Высота Эльбруса, расстояние до Сатурна или число симфоний, написанных Ф. Шубертом, могут определяться только эмпирически (во всяком случае – пока). Поэтому эпоха великих эмпирических открытий, как правило, является обязательным условием становления подлинно теоретической (т. е. естественной) науки. Более того, эмпирические исследования сохраняют свое значение и в том случае, когда эмпирическим путем определяются константы, существование которых предсказано в естественнонаучной теории. Теория, например, может утверждать о конечности скорости света, но конкретное значение этой скорости может быть определено только опытным путем.

Типичный вопрос, который стоит перед эмпирическим исследованием, таков: что получится, если измерить самые разнообразные аспекты данного явления? И нет никаких явных ожидаемых ответов. А поскольку, как говорят психологи, человек видит обычно только то, что ожидает, то, как правило, он и не видит ответа, кроме описания вороха полученных им данных. Беда эмпиризма в том, как заметил А. А. Любищев, что всякому описанию Монблана фактов противостоят Гималаи других фактов, с этим описанием не согласующихся. Любую коллекцию можно каталогизировать самыми разными способами.

Опыт по-настоящему открыт только тем, кто знает, что он хочет в этом опыте найти. Эмпирические данные, накопленные вне явной связи с теоретическими конструкциями, порождают лишь тенденцию к разнородным, не сводимым друг к другу классификациям. Эти противоречащие конструкции и создают то эклектическое смешение, которое методологический анархизм объявляет принципиальным. Ибо ввиду отсутствия взаимосвязанных и непротиворечивых оснований классификации (а такие основания осознаются как логически неизбежные только при естественнонаучном подходе) эклектика становится преобладающей. А уж как следствие, дабы избежать внутренних конфликтов и не соединять в одной голове несоединимое, многие школы (типичная позиция не только в психологии, но и, например, в социологии) не желают идти на контакт с другими и упорно делают вид, что других подходов не существует. Такова в том числе цена эмпиризма.