Науку часто звинувачують у догматизмі, закритості та небажанні розглядати «альтернативні» погляди. Псевдонаука, навпаки, любить позиціонувати себе як відкриту й гнучку: мовляв, вона готова приймати будь-які ідеї.
Парадокс у тому, що на практиці часто виходить навпаки. У науці закладена самоперевірка: гіпотези формулюють так, щоб їх можна було перевірити й спростувати; результати можна відтворювати; методи — критикувати й уточнювати. А псевдонаукові системи нерідко формулюють твердження так, щоб уникнути спростування, або змінюють правила оцінки після отримання результату.
Ця різниця важлива не лише для лабораторій. Вона впливає на те, як ми оцінюємо поради, обираємо «методи», вкладаємо час і гроші, а іноді — як шукаємо допомогу для себе.
«Наука обмежена і догматична» — найпопулярніший аргумент проти науки
«Наука не може пояснити все».
«Вчені закриті до нових ідей».
«Є речі, які наука не здатна зрозуміти».
Ці фрази звучать переконливо, бо апелюють до здорової підозри: справді, будь-яка система знання має межі. І наука не виняток.
Але межі — не те саме, що догма. Науковий підхід відрізняється не тим, що «знає все», а тим, що вміє чесно працювати з невідомим: формулювати гіпотези так, щоб їх можна було перевірити, і бути готовим переглянути висновки, якщо дані не підтримують ідею.
Псевдонауковий підхід зазвичай робить протилежне: не уточнює критерії перевірки, уникає чітких умов помилки або пояснює будь-який результат так, щоб загальна картина не змінювалася.
Можливість перевірити важливіша за «здоровий глузд»: приклад із Моне та Пікассо
Науковий підхід не відкидає ідею лише тому, що вона звучить дивно. Питання інше: чи можна її перевірити.
У 1995 році дослідник Shigeru Watanabe показав, що голубів можна навчити розрізняти художні стилі: вони статистично надійно відрізняли роботи Claude Monet від робіт інших художників і роботи Pablo Picasso від інших кубістів, а також переносили цю навичку на нові, раніше не бачені зображення [1]. Гіпотеза звучала нетипово — але була сформульована так, що її можна було підтвердити або спростувати.
Порівняйте це з твердженнями на кшталт «положення планет впливає на характер людини». Тут проблема не в «незвичності» ідеї, а в тому, що часто бракує чіткої відповіді на запитання: що саме вимірюємо, як виглядає успіх, і який результат означатиме помилку.
Фальсифікованість: чому «можливість помилитися» — це чесність
Karl Popper запропонував критерій, який часто використовують як маркер науковості: твердження має бути таким, щоб його можна було спростувати. Тобто воно повинно передбачати умови, за яких виявиться хибним.
Класичний приклад — «усі лебеді білі». Скільки б білих лебедів ви не бачили, це не робить твердження остаточно доведеним. Але один контрприклад (чорний лебідь) змушує переглянути правило.
Практична версія цього принципу проста і корисна поза наукою. Перед тим як вкладатися в ідею, метод або пояснення, поставте собі три запитання:
- Що саме я стверджую — у спостережуваних, вимірюваних термінах?
- Який результат змусить мене сказати: «я помилявся/помилялася»?
- Який тест можна повторити — і що саме буде вважатися успіхом або провалом ще до початку перевірки?
Якщо на друге й третє запитання немає відповіді — ви, ймовірно, не тестуєте гіпотезу, а захищаєте переконання.
Контрольовані тести: що саме перевіряли в дослідженнях астрології
Ця різниця особливо добре помітна там, де проводилися контрольовані тести — тобто такі, де успіх має заздалегідь визначений критерій, а учасники не можуть «підкрутити» пояснення після результату.
У подвійно сліпому дослідженні Shawn Carlson група астрологів працювала з даними народження і виконувала конкретне завдання на відповідність: підібрати астрологічні інтерпретації до незалежно отриманих описів особистості реальних людей. «Подвійна сліпота» означала, що під час процедури ніхто не мав доступу до інформації, яка дозволила б підказками звести все до психологічного читання людини або до підлаштування під очікування дослідників. Результат не показав точності, вищої за випадковість [3].
У масовішому тесті, описаному Spencer Greenberg, 152 практикуючі астрологи виконували схоже завдання з наперед визначеним критерієм успіху: для кожної з дванадцяти людей потрібно було обрати правильний гороскоп із п’яти варіантів. За випадкового вибору шанс — 20%, фактичний результат становив 20,8% [4].
І саме тут добре видно різницю підходів. У науці негативний результат змушує або уточнювати модель, або відмовлятися від гіпотези. А в псевдонаукових дискусіях часто з’являються стандартні пояснення, які роблять спростування майже неможливим: «умови були не ті», «тест не врахував важливі фактори», «це працює на іншому рівні». Це не цитати конкретних людей, а типові способи зробити критерії перевірки рухомими.
Справжня відкритість і її імітація
Псевдонаука часто говорить: «ми відкриті до всього», натякаючи, що наука «закрита». Але справжня відкритість — це не готовність приймати будь-яку ідею без умов. Це готовність піддати свою ідею ризику перевірки.
Ознаки справжньої відкритості:
- критерії перевірки відомі наперед;
- методи описані так, щоб інші могли відтворити перевірку;
- є готовність змінити висновок, якщо дані суперечать гіпотезі.
Ознаки імітації відкритості:
- критерії розмиті й «пливуть»;
- після результату змінюються умови успіху;
- замість перегляду моделі з’являються разові пояснення «під результат» і звинувачення критиків.
Наука помиляється
Вчені теж люди: можуть триматися за улюблені ідеї, ігнорувати незручні дані, чинити опір змінам. Історія науки має приклади і повільного прийняття правильних ідей, і популярності шкідливих практик.
Але ключова відмінність у тому, що наука як система має механізми самокорекції: перевірку іншими групами, відтворення результатів, публічну критику, накопичення даних, які з часом переважують звичку думати «як раніше». Помилка — не кінець, якщо є процедура, яка рано чи пізно змушує її визнати.
Псевдонаука відрізняється не тим, що «помиляється» (помиляються всі), а тим, що її твердження структурно захищені від спростування — так, що навіть принципово немає моменту, коли модель доведеться змінити.
Навіщо це в звичайному житті: Kodak, цифрова камера, Instagram і Facebook
Різниця між «перевіряти» і «захищати» добре видно не лише в суперечках про науку.
У 1975 році інженер Steve Sasson у Kodak створив прототип цифрової камери. Технологічний напрямок існував, але основні прибутки компанії трималися на плівці. Це створювало сильний внутрішній мотив не ставити незручне запитання «за яких умов плівка перестане бути потрібною?», а натомість шукати способи зберегти стару модель якомога довше.
Ринок, однак, змінився швидко. У 2012 році Instagram купила Facebook приблизно за 1 мільярд доларів — символічний маркер того, наскільки «цифрова фотографія» стала масовою цінністю. У той самий період Kodak проходила процедуру банкрутства.
У повсякденному житті це виглядає схоже: ми можемо вкладатися в пояснення або метод, який психологічно комфортний, бо дає відчуття контролю, але погано витримує перевірку. У короткій перспективі це зменшує невизначеність. У довгій — може підтримувати помилку, бо «правила успіху» стають рухомими: завжди можна знайти причину, чому «цього разу не вийшло», не змінюючи самої ідеї.
Корисна альтернатива — проста чесність наукового підходу: заздалегідь визначити, який факт або результат змусить вас переглянути ставку. Це економить ресурси і зменшує ризик роками підтримувати те, що не працює.
Запитання, з якого можна почати
Якби вам потрібно було перевірити важливу для себе ідею (про роботу, стосунки, самопочуття, вибір методу допомоги), яке одне спостереження стало б для вас сигналом: «я помиляюся, треба змінювати підхід»?
Список літератури
[1] Watanabe, S., Sakamoto, J., & Wakita, M. (1995). Pigeons’ discrimination of paintings by Monet and Picasso. Journal of the Experimental Analysis of Behavior, 63(2), 165–174.
[2] Simard, S. W., et al. (1997). Net transfer of carbon between ectomycorrhizal tree species in the field. Nature, 388(6642), 579–582.
[3] Carlson, S. (1985). A double-blind test of astrology. Nature, 318(6045), 419–425.
[4] Greenberg, S. (2024). Does astrology work? We put 152 astrologers to the test. Clearer Thinking.
