Читать книгу Долой среднее! Новый манифест индивидуальности - Тодд Роуз - Страница 8
Часть I. Усредненный век
ОглавлениеОдаренность отдельного человека случайна и непредсказуема, поэтому не может играть сколь-либо значимой роли в построении общества. Стабильные социальные системы опираются на среднего человека, обученного пусть не идеальному, но адекватному исполнению любых необходимых обязанностей.
The Proper Study of Mankind
(«Точное исследование человечества»).
Стюарт Чейз
Глава 1. Как появилось усреднение
В 2002 году нейробиолог Майкл Миллер из Калифорнийского университета провел исследование вербальной памяти. Шестнадцать участников по очереди ложились в МРТ-сканер, где им демонстрировали один набор слов, а после небольшого перерыва – другой. Всякий раз, когда испытуемому попадалось слово, встречавшееся в первом наборе, он нажимал кнопку. Пока участник решал, видел он это слово в первой подборке или нет, томограф сканировал его мозг и создавал цифровую «карту» активности. По завершении эксперимента Миллер подготовил отчет таким образом, как обычно делают нейробиологи: сложил все индивидуальные карты, вывел средние данные и получил карту «усредненного мозга»[29]. Миллер предполагал, что на ней будут ясно видны нейронные цепочки, формирующие в типичном человеческом мозге вербальную память.
Всякий раз, читая о новом открытии нейробиологов и глядя на заляпанные разнообразными пятнами изображения мозга в разрезе – вот эти области включаются, когда вы влюблены, а те – когда вам страшно, – вы почти наверняка имеете дело с картой «усредненного мозга». Когда я обучался методам нейровизуализации в больнице Массачусетса, нам, студентам, рассказывали о способе создания и анализа «усредненного мозга» (на научном языке именуемом «моделью со случайными эффектами»[30]), который строился на следующем положении: «усредненный мозг» представляет собой нормальный типичный мозг, а мозг реальных людей – его разновидность. Это допущение в общем аналогично положенному в основу конкурса «Будь как Норма». Основываясь на этом, нейробиологи исключают из своих исследований левшей (считается, что мозг левши отличается от мозга правши) и иногда тех, чья мозговая активность существенно отклоняется от средней, из опасений, что «аномальные» экземпляры испортят картину «усредненного мозга».
Неудивительно, что для отчета об исследовании Миллер составил и опубликовал карту «усредненного мозга». Но вот странность: при анализе полученных результатов что-то заставило Миллера внимательнее взглянуть на карты мозга каждого участника эксперимента. Вербальная память довольно хорошо изучена, и Миллер вел исследования в полном соответствии со стандартными методиками; да и картина «усредненного мозга» никаких сюрпризов не преподнесла. И все же ученый стал просматривать индивидуальные карты. «Я был поражен, – рассказывал Миллер. – Пожалуй, только хорошенько прищурившись, я мог бы сказать, что одна-две индивидуальные карты были похожи на усредненную, остальные же ей абсолютно не соответствовали»[31].
Миллер не первым заметил, что реальный мозг нередко существенно отличается от «среднего», но многие игнорировали этот факт, поскольку так поступали и все остальные – врачи, например, предпочли не замечать, что среди женщин не было ни одной, в точности подобной Норме. Но только Миллер сделал то, в чем была очевидная необходимость, но что до него не сделал никто: он принялся поочередно сравнивать каждую из шестнадцати карт мозговой активности участников эксперимента с картой «усредненного мозга». Результат потряс его до глубины души. Мало того что каждый без исключения мозг отличался от усредненного, при этом все они были различны между собой.
У одних испытуемых основная активность наблюдалась в левом полушарии, у других – в правом, у кого-то проявлялась в передней части мозга, а у кого-то – в задней. Встречались экземпляры с мозгом, напоминающим карту Индонезии – сплошные архипелаги активности, – а были и такие, у кого она оставалась девственно-чистой. И все же ясно одно: не нашлось ни одного человека, чей мозг совпадал бы с «усредненным». Результат перекликался с выводами Гилберта Дниелса, замерявшего части тела, но на сей раз касался святая святых – мозга, источника наших мыслей и чувств.
Миллер был озадачен. Согласно ключевому положению, лежавшему в основе концепции «усредненного мозга», у большинства людей он должен незначительно отличаться от усредненной модели. Мало того, по твердому убеждению нейробиологов, у некоторых людей картина активности мозга должна полностью совпасть с «усредненной». Тем не менее мозг участников исследования даже приблизительно не напоминал картину среднего. Предположив, что дело в неисправном оборудовании, Миллер повторил эксперимент спустя несколько месяцев с теми же участниками и заданиями. И получил те же результаты: новая карта мозга почти не отличалась от старой и по-прежнему мало напоминала карту «усредненного мозга».
«Таким образом я убедился, что индивидуальные различия, наблюдаемые во время исследования, неслучайны и непосредственно связаны с тем, как каждый испытуемый выполняет задание. Память человека имеет свой уникальный нейронный рисунок, – объяснял мне Миллер. – Но самое удивительное, что эти различия в ее картине весьма ярко выражены»[32].
«Весьма яркие» различия, выявленные Миллером в человеческом мозге, не ограничивались вербальной памятью. Их также наблюдали в исследованиях, касающихся распознавания лиц и ментальных образов, процессов обучения и эмоциональной сферы[33]. Этот факт невозможно игнорировать: если при построении теории мышления, восприятия или личности опираться на данные «усредненного мозга», скорее всего, ваша теория окажется неприменимой на практике. Итак, допущение, на котором десятилетиями строились исследования работы мозга, оказалось пустышкой. В природе не существует усредненного мозга.
Опубликованные Миллером парадоксальные выводы поначалу были восприняты со скептицизмом. Некоторые ученые предположили, что результаты эксперимента могли быть искажены неточностями программных алгоритмов или что исследователю просто не повезло с испытуемыми: среди них почему-то оказалось слишком много «аномальщиков». Впрочем, чаще всего коллеги Миллера реагировали не скептицизмом, а безразличием. «Еще до меня многие подмечали то же самое в собственных работах, но пренебрегали этим, – рассказывал Миллер. – Они говорили: “Подумаешь, это и так давно известно. Поэтому-то мы и берем усредненную картину, ведь она включает в себя все индивидуальные различия. Зачем обращать внимание на то, что не имеет значения?”»[34]
И все же Миллер был убежден: это важно. Речь шла не об обычных научных дискуссиях, а о проблеме с вполне практическими последствиями. «Ко мне обращались люди, которых интересовала взаимосвязь нейробиологии и юриспруденции, – объяснял ученый. – Им нужны были данные, позволяющие продемонстрировать суду признаки психических заболеваний или отклонений. Они хотели получать такие результаты сканирования мозга, которые давали бы возможность сразу решать, стоит ли сажать человека в тюрьму, поэтому информация о том, что мозг каждого из нас значительно отличается от усредненной модели, имела для них огромное значение»[35].
Миллер был не единственным, кто столкнулся с дилеммой допустимости использования усредненных моделей. В любой области науки о человеке долгое время применялась одна схема проведения экспериментов: группу людей помещали в одинаковые условия, после чего рассчитывался показанный ими средний результат, на основании чего делался вывод относительно всех гомо сапиенс. Биологи верят в теорию усредненной клетки, онкологи предлагают способы лечения усредненной опухоли, а генетики ищут усредненный геном. И наши школы по-прежнему продолжают оценивать учеников, сравнивая их с середнячком, а рекрутеры при выборе кандидата сопоставляют его со средним претендентом и средним сотрудником. А между тем в мире нет ни усредненного тела, ни усредненного мозга, а значит, пора задать себе один очень важный вопрос: как наше общество докатилось до непоколебимой веры в среднее?
Причину того, почему ученые, учителя и работодатели взяли на вооружение ошибочную концепцию «среднего человека», следует искать в 1819 году. В этот год из стен университета вышел крупнейший ученый, бельгиец Адольф Кетле.
Математика и общество
Кетле родился в 1796 году, в возрасте двадцати трех лет он получил докторскую степень по математике – первую, которую когда-либо присуждал Гентский университет. Умный и жаждущий признания молодой человек мечтал прославиться подобно своему кумиру – Исааку Ньютону. Кетле восхищался ученым, открывшим тайные законы Вселенной и отыскавшим строжайшие принципы в хаосе времени и пространства. В качестве области для достижения столь же блестящих результатов юноша избрал астрономию – ведущую науку того времени[36].
В начале XIX века крупнейшие ученые умы обратили свой взор к небесам. В те годы собственная обсерватория с телескопом служила главным признаком научного величия нации. В Бельгии таковой не было. В 1823 году Кетле каким-то чудом умудрился получить у голландских властей (Бельгия тогда была частью Голландии) невероятно крупную сумму на строительство обсерватории в Брюсселе и вскоре ее возглавил[37]. Пока длилось строительство, ученый посетил ряд европейских обсерваторий, чтобы познакомиться с новейшими методами наблюдений. По всей видимости, он и впрямь готовился к завидной карьере и научному признанию, но в 1830 году, до окончания турне по Европе, до астронома дошла пренеприятнейшая новость: в Бельгии началась революция. Брюссельскую обсерваторию заняли повстанцы[38].
Кетле не знал, как долго продлится восстание и будет ли новое правительство спонсировать завершение строительства – да что там, сохранит ли он пост королевского астронома Бельгии! Настал переломный момент, после которого и его жизни, и отношению общества к отдельному человеку суждено было полностью измениться[39].
До этого Кетле не интересовался ни политикой, ни сложностями межличностного взаимодействия. Его единственной страстью была астрономия. Он старался держаться поодаль от любых общественных потрясений – уму, занятому возвышенными научными изысканиями, было не до них. Но когда революция ворвалась буквально к ученому в дом, точнее в обсерваторию, вопросы общественного поведения вдруг приобрели для него актуальность. Кетле страстно мечтал о крепкой власти, которая издавала бы разумные законы и вела трезвую политику, препятствующую социальному хаосу, который разрушил его будущую карьеру и, по-видимому, грозил охватить всю Европу. Но путь к мечте преграждала одна проблема: современное общество было непредсказуемым. Казалось, что человеческое поведение не поддается влиянию закономерностей, что оно непостижимо – в точности как Вселенная до появления Исаака Ньютона[40].
И вот в ходе размышлений о революции, положившей конец его карьерным планам, на Кетле снизошло озарение. А может, создать науку управления обществом? Он всю жизнь выискивал скрытые закономерности в загадочных путях небесных сфер, так нельзя ли с помощью той же науки выделить законы, сокрытые в мнимой хаотичности общественного поведения? И Кетле поставил перед собой новую цель. Воспользовавшись методами астрономии для изучения людей, он создаст социальную физику и станет новым Исааком Ньютоном[41].
Кетле повезло: исторический момент благоприятствовал изучению общественного поведения. Европу захлестнула первая в истории волна «обширных массивов данных», а один историк даже назвал происходящее «лавиной цифр»[42]. В начале XIX века разные страны, в частности их военные ведомства, принялись внедрять широкомасштабные бюрократические структуры, а те, в свою очередь, собирали и публиковали массу данных о простых гражданах, например: ежемесячное количество рождений и смертей, ежегодное количество заключения в тюрьму, число случаев заболеваемости в каждом отдельном городе и тому подобное[43]. То была заря современной эпохи сбора данных, но никто в то время не умел толком интерпретировать всю эту разношерстную информацию в целях использования. Большинство ученых тогда полагали, что чересчур сложные социальные данные не подлежат анализу. Но Кетле решил применить к ним математические методы из астрономии.
Ученому было известно, что одной из стандартных задач любого астронома XVIII века было измерение скорости движения небесных тел. Эта задача решалась путем записи продолжительности времени, за которое объект – планета, комета, звезда – преодолевает расстояние между двумя параллельными линиями, нанесенными на стекло телескопа. Например, если астроном хотел вычислить скорость движения Сатурна и предсказать, в какой точке планета окажется в будущем, он брал карманные часы, запускал их в момент, когда Сатурн касался первой линии, и останавливал, как только планета касалась второй отметки[44].
Конец ознакомительного фрагмента. Купить книгу
29
Michael B. Miller et al., “Extensive Individual Differences in Brain Activations Associated with Episodic Retrieval Are Reliable Over Time,” Journal of Cognitive Neuroscience 14, no. 8 (2002): 1200–1214.
30
K. J. Friston et al., “How Many Subjects Constitute a Study?” Neuroimage 10 (1999): 1–5.
31
Michael Miller, interviewed by Todd Rose, September 23, 2014.
32
Miller, interview.
33
L. Cahill et al., “Amygdala Activity at Encoding Correlated with Long-Term, Free Recall of Emotional Information,” Proceedings of the National Academy of Sciences, U.S.A. 93 (1996): 8016–8021; I. Klein et al., “Transient Activity in the Human Calcarine Cortex During Visual-Mental Imagery: An Event-Related fMRI Study,” Journal of Cognitive Neuroscience 12 (2000): 15–23; S. M. Kosslyn et al., “Individual Differences in Cerebral Blood Flow in Area 17 Predict the Time to Evaluate Visualized Letters,” Journal of Cognitive Neuroscience 8 (1996): 78–82; D. McGonigle et al., “Variability in fMRI: An Examination of Intersession Differences,” Neuroimage 11 (2000): 708–734; S. Mueller et al., “Individual Variability in Functional Connectivity Architecture of the Human Brain,” Neuron 77, no. 3 (2013): 586–595; L. Nyberg et al., “PET Studies of Encoding and Retrieval: The HERA model,” Psychonomic Bulletin and Review 3 (1996): 135–148; C. A. Seger et al., “Hemispheric Asymmetries and Individual Differences in Visual Concept Learning as Measured by Functional MRI,” Neuropsychologia 38 (2000): 1316–1324; J. D. Watson et al., “Area V5 of the Human Brain: Evidence from a Combined Study Using Positron Emission Tomography and Magnetic Resonance Imaging,” Cerebral Cortex 3 (1993): 79–94. Следует учесть, что индивидуальность прослеживается даже в гемодинамической реакции. См. G. K. Aguirre et al., “The Variability of Human, BOLD Hemodynamic Responses,” Neuroimage 8 (1998): 360–369.
34
Miller, interview, 2014.
35
Miller, interview, 2014.
36
Полное имя ученого Ламберт Адольф Жак Кетле. Сведения о биографии и взглядах см. в работах Alain Desrosiéres, The Politics of Large Numbers: A History of Statistical Reasoning (Cambridge: Harvard University Press, 1998), chap. 3; K. P. Donnelly, Adolphe Quetelet, Social Physics and the Average Men of Science, 1796–1874 (London: Pickering & Chatto, 2015); Gerd Gigerenzer et al., The Empire of Chance: How Probability Changed Science and Everyday Life (Cambridge: Cambridge University Press, 1989); Ian Hacking, The Emergence of Probability: A Philosophical Study of Early Ideas about Probability, Induction and Statistical Inference (Cambridge: Cambridge University Press, 1975); Ian Hacking, The Taming of Chance (Cambridge: Cambridge University Press, 1990); T. M. Porter, The Rise of Statistical Thinking, 1820–1900 (Princeton: Princeton University Press, 1986); Stephen M. Stigler, The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty before 1900 (Cambridge: Harvard University Press, 1986); Stephen M. Stigler, Statistics on the Table: The History of Statistical Concepts and Methods (Cambridge: Harvard University Press, 2002).
37
Stigler, History of Statistics, 162.
38
Porter, Rise of Statistical Thinking, 47.
39
Porter, Rise of Statistical Thinking, 47–48.
40
T. M. Porter, “The Mathematics of Society: Variation and Error in Quetelet’s Statistics,” British Journal for the History of Science 18, no. 1 (1985): 51–69, citing Quetelet, “Memoire sur les lois des naissances et de la mortalite a Bruxelles,” NMB 3 (1826): 493–512.
41
Porter, Rise of Statistical Thinking, 104.
42
I. Hacking, “Biopower and the Avalanche of Printed Numbers,” Humanities in Society 5 (1982): 279–295.
43
C. Camic and Y. Xie, “The Statistical Turn in American Social Science: Columbia University, 1890 to 1915,” American Sociological Review 59, no. 5 (1994): 773–805; and I. Hacking, “Nineteenth Century Cracks in the Concept of Determinism,” Journal of the History of Ideas 44, no. 3 (1983): 455–475.
44
Porter, Rise of Statistical Thinking, 95.