Дистанционное видение: методика, статистика и разбор

Схема опыта по дистанционному видению выглядит убедительно, и в этом её главная опасность. Оператор сидит в комнате и вслух описывает всё, что приходит в голову. В это время другой участник находится в случайно выбранном месте — у моста, в парке, в аэропорту. Стенограмму потом отдают независимому судье, который сопоставляет её с набором мишеней и решает, какая подходит лучше.

Если судья попадает чаще, чем позволяет случай, значит, информация каким-то образом дошла. Логика безупречна ровно до того момента, пока не начинаешь разбирать, из чего собран каждый шаг.

Разбирать здесь есть что, и разбор этот полезен далеко за пределами темы.

Где протекает информация

Классический эпизод произошёл в 1978 году, когда психологи Дэвид Маркс и Ричард Камман получили доступ к стенограммам стэнфордских опытов, опубликованных в Nature. Они обнаружили, что тексты содержат посторонние подсказки: упоминания предыдущих мишеней, замечания вроде «как вчера», указания на время дня и порядковые пометки. Судье, сопоставлявшему протоколы с местами, этого хватало, чтобы восстановить последовательность и разложить документы правильно, ничего не зная о содержании.

Маркс и Камман попросили независимого судью поработать с очищенными от подсказок текстами. Результат опустился до случайного.

Это не единственный канал утечки. В схеме есть и другие узкие места.

• Мишени выбирает и раскладывает человек, знающий обе стороны опыта
• Стенограммы редактируются перед передачей судье — даже добросовестная правка меняет их
• Набор мишеней бывает стереотипным: гора, вода, здание, техника; описания тоже стереотипны, и совпадения возникают без всякой передачи
• При сопоставлении по рангам протоколы и мишени не независимы друг от друга, и один удачный сеанс подтягивает соседние
• Судья почти никогда не бывает полностью слеп относительно замысла исследования

Ни один из этих пунктов не подразумевает нечестности. Все они означают, что итоговое число складывается не только из того, что хотели измерить.

Что говорят цифры

Второе поколение работ, начиная с середины 1980-х, было заметно аккуратнее. Параллельно развивался родственный подход — ганцфельд, где испытуемого помещают в однородную сенсорную среду: половинки шариков для настольного тенниса на глазах, рассеянный красный свет, белый шум в наушниках. Затем он выбирает одну из четырёх картинок, и попадание в четверти случаев соответствует случаю.

В 1986 году Рэй Хайман и Чарльз Хонортон сделали редкую для спорной области вещь: опубликовали совместное заявление, где согласовали, каким должен быть приемлемый протокол — автоматизированный выбор мишени, полная изоляция участников, заранее заданное число попыток. Следующая серия, проведённая по этим правилам, дала примерно 34 процента попаданий против ожидаемых 25.

Дальше начались трудности с воспроизведением. В 1999 году Джули Милтон и Ричард Уайзман собрали метаанализ тридцати последующих исследований и не нашли значимого отклонения. Сторонники метода возражали, что в выборку попали работы с несопоставимыми условиями, и публиковали собственные метаанализы с положительным итогом. Спор длится до сих пор, и характерно, что он идёт не о величине эффекта, а о том, какие работы считать.

Что эта область дала методологии

Неожиданная польза пришла оттуда, откуда не ждали. В 2011 году психолог Дэрил Бем опубликовал в уважаемом журнале серию из девяти опытов, где, по его данным, испытуемые реагировали на стимулы до их предъявления. Работа была выполнена стандартными для социальной психологии методами и прошла обычное рецензирование.

Именно поэтому она произвела эффект. Если общепринятая процедура анализа позволяет получить статистически значимое доказательство предвидения, то проблема не в предвидении, а в процедуре. Последовавшие неудачные попытки повторить результат и разбор статистического аппарата стали одним из толчков к тому, что сейчас называют кризисом воспроизводимости.

Из него выросли вещи, которыми пользуются все: предварительная регистрация плана исследования, заранее объявленный размер выборки, публикация отрицательных результатов, поправки на множественные сравнения, внимание к величине эффекта, а не только к его значимости.

Область, которая полвека искала слабый сигнал, невольно составила подробный каталог способов получить сигнал там, где его нет. Каталог оказался полезнее поисков.

Простой критерий

Есть проверка, которая обходится без статистики. Если эффект реален, пусть и мал, его можно накапливать. Тысяча слабых угадываний даёт надёжный бит информации, как тысяча шумных измерений даёт точное среднее.

За пятьдесят лет никто не показал устройства, которое таким способом передаёт хотя бы один достоверный бит на расстояние. Ни номера, ни координаты, ни выигрышного билета. Эффект, который не накапливается, ведёт себя не как слабый сигнал, а как остаточная погрешность метода.

Вывод отсюда неутешительный для темы и обнадёживающий для науки. Пятьдесят лет добросовестной работы дали не открытие, а инструмент: очень подробное понимание того, как маленькие незакрытые щели превращаются в убедительное число. Этим инструментом сегодня пользуются медики, экономисты и психологи, никогда не слышавшие про мишени в конвертах.