Пьяный человек и набор данных

Был и еще один случай, заставивший меня осознать всю опасность конфликта интересов. На сей раз это было связано с моим исследованием.

В свое время мои гарвардские друзья любезно позволили мне работать в их лабораториях. Особенно мне было интересно использовать участников их экспериментов, так как они нанимали для участия жителей окрестных районов, а не ориентировались на одних лишь студентов.

Как-то раз я вел эксперимент в области принятия решений. Как и обычно в таких случаях, я предположил, что результаты при одном условии эксперимента будут отличаться от результатов при другом. Так и получилось – за исключением одного участника. Предполагалось, что все участники той же группы будут показывать более высокие результаты, однако у этого участника результат оказался значительно ниже, чем у всех остальных. Это показалось мне странным. Изучив его данные более тщательно, я обнаружил, что он был на 20 лет старше остальных. Я также вспомнил, что один из участников эксперимента, пожилой мужчина, находился в состоянии сильного алкогольного опьянения.

Как только я понял, что пьяным был именно он, я решил исключить его данные (так как посчитал, что его результаты были явным образом искажены). Я выбросил его данные из базы, после чего все остальные результаты начали выглядеть отлично: они показывали в точности то, что я ожидал увидеть. Однако несколько дней спустя я задумался о том, каким образом пришел к решению исключить данные старого пьяницы. Я спросил себя, могло бы это произойти, если бы этот участник оказался в другой группе (той, для которой ожидались более низкие результаты)? Если бы это было действительно так, то я для начала не обратил бы внимания на его ответы. Следовательно, я бы даже не подумал исключать его данные.

Разумеется, я вполне мог убедить себя в том, что решение исключить данные пьяного участника – это правильное решение. Но что если бы он не был пьяным? Вдруг у него были иные проблемы, не связанные с употреблением алкоголя? Мог бы я тогда придумать какое-то иное оправдание или аргументы для того, чтобы исключить его данные? Как мы увидим в главе 7 «Креативность и нечестность», креативность может помочь нам оправдать даже самые эгоистичные мотивы, при этом не мешая нам думать о себе как о честных людях.

Я решил сделать две вещи. Прежде всего я провел эксперимент заново, чтобы еще раз проверить результаты, и на этот раз все получилось прекрасно. Затем я решил, что не будет лишним создать новый стандарт эксперимента, позволяющий исключить из него некоторые типы участников эксперимента (например, не тестировать нетрезвых людей или людей, не способных понять наши инструкции). Однако правила для такого рода исключений должны быть оговорены заранее, до начала эксперимента, а не после изучения полученных данных.

Что же мне удалось понять? Когда я решал исключить из исследования результаты пьяного человека, то искренне верил, что делаю это во имя науки – как если бы я героически сражался за очистку данных, позволявших правде выплыть на поверхность. Мне даже не казалось, что я действую в своих интересах, но было совершенно очевидно, что у меня иная мотивация: найти результаты, которых я ожидал. Говоря более общим языком, я в который раз осознал важность правил, способных обезопасить нас от самих себя.