Do research! Go basic!

В 1945 году Вэнивар Буш подготовил отчет для президента США, в котором аргументировал важность фундаментальной науки для развития знаний о мире и прогресса технологий. Этот отчет вошел в классику литературы, касающейся взаимоотношений науки и общества, и в конечном итоге привел к созданию крупнейшего американского научного фонда — NSF, National Science Foundation. Почитать отчет можно тут: www.nsf.gov/od/lpa/nsf50/vbush1945.htm, а здесь — обсуждение его судьбы и дальнейшего развития науки 50 лет спустя: archive.cspo.org/_old_ourlibrary/documents/bushconfhighlights.pdf. Вот небольшая выдержка из него:

Basic research is performed without thought of practical ends. It results in general knowledge and an understanding of nature and its laws. This general knowledge provides the means of answering a large number of important practical problems, though it may not give a complete specific answer to any one of them. The function of applied research is to provide such complete answers. The scientist doing basic research may not be at all interested in the practical applications of his work, yet the further progress of industrial development would eventually stagnate if basic scientific research were long neglected. … Basic research leads to new knowledge. It provides scientific capital. It creates the fund from which the practical applications of knowledge must be drawn.

В общем — Do research! Go basic!

О важности оформления резюме

О важности оформления резюме =)
(из интервью с нобелевским лауреатом Майклом Левиттом)

[КШ]: А руками вы что-нибудь делаете?

[Левитт]: Я из тех, кто любит копаться в деталях, возиться со всякими мелочами. Может, это и не вполне нормально, но мне, например, очень нравится форматировать документы, менять их форму, доводить внешний вид до совершенства. Это, кстати, важно для заявок на гранты: их ведь никто не читает — просто смотрят, как они выглядят (смеется). Правда-правда!

Но я вожусь с форматированием не для этого, а просто потому, что мне нравится. Помню, лет пятнадцать назад Стэнфорд искал нового сотрудника, я читал присланные резюме, и одно было так ужасно оформлено, что я его переформатировал и вернул автору со словами: «Извините, я не пытаюсь вас критиковать, просто ничего не смог с собой поделать». Вы смеетесь, а это просто сумасшествие, ничего забавного (опять смеется). Из-за этого, наверное, я часто ошибаюсь в оценке общей картины — слишком много внимания обращаю на детали.

Вообще интересное интервью, почитайте: kot.sh/statya/15/mne-nravilos-igratsya-s-kompyuterom

Suck until you don’t

Биоинформатик Патрик Шлосс написал чудесный и искренний пост о том, как осваивать новые навыки (в частности, программирование), занимаясь наукой.

Если коротко, его совет заключается в том, что нужно делать плохо, чтобы становиться лучше. Казалось бы, банальность, но в академии эта банальность осложняется тем, что разнообразные навыки идут рука об руку с научными проектами, которыми мы занимаемся, и иногда в погоне за освоением инструмента можно застрять содержательно. По мнению Шлосса, ни в коем случае не нужно останавливать научную работу ради того чтобы отполировать какой-то навык -- это бессмысленно. Проекты нужно оставлять, доведя до того состояния, когда все работает, пусть даже процесс и выглядит не очень элегантно. Тогда при работе над следующей задачей можно учесть ошибки, подводные камни и обратную связь. Мы учимся на итерациях, и научные задачи диктуют эти итерации.

«Мы живем в мире, в котором нормально или считать, что станешь экспертом за 24 часа, или принять, что экспертом ты никогда не станешь, поскольку талант закладывается в нас природой». Забудьте об этом и работайте над своими навыками через ошибки и повторения. «Вы будете делать плохо, но потом вы непременно начнете делать лучше».

http://blog.mothur.org/2016/01/04/Suck-until-you-dont/

Ну, а в качестве продолжения к вдохновительному посту Патрика несколько ссылок на полезные материалы, вышедшие за время зимних каникул:

  1. Учебник «Вычислительная статистика в Python»: http://people.duke.edu/~ccc14/sta-663/
  2. Объяснение логики объектно-ориентированного программирования от Себастиаана Мато: http://www.cogsci.nl/blog/tutorials/244-the-psychology-of-object-oriented-programming
  3. Видео-туториал с советами по Python от него же https://www.youtube.com/watch?v=VBokjWj_cEA
  4. Доступное объяснение предсказательного кодирования от Мики Аллена (взгляд от сторонника этой теории) http://neuroconscience.com/2015/12/24/predictive-coding-and-how-the-dynamical-bayesian-brain-achieves-specialization-and-integration/
  5. Новая версия курса Алекса Холкомба по нейронным сетям с использованием симулятора Simbrain. http://www.psych.usyd.edu.au/staff/alexh/teaching/3014webpages_2015/

Ну и кусочек xkcd напоследок.

Screenshot 2016-01-05 00.47.31

Каково учиться в магистратуре Mind & Brain в Берлине

Что такое хорошее образование по когнитивным наукам? Однозначный ответ на этот вопрос дать нельзя, поскольку когнитивные науки это сочетание разных направлений. Однако в качестве неплохо примера когнитивной магистратуры с упором на нейронауки можно привести магистратуру Mind & Brain (http://www.mind-and-brain.de/home/) в университете Гумбольдта в Берлине (точнее ее «brain» часть; «mind"-направление имеет более философский уклон). Чтобы вы примерно представляли, что это такое, вот замечательное описание от одной из студенток, закончившей ранее магистратуру на факультете психологии СПбГУ (http://bonny-par-ker.livejournal.com/234 354.html). Краткий оргвывод — если вы хотите заниматься наукой, надо серьезно пахать.

--------------------------
И вот мне коллега и друг говорит: «А ты напиши про то, как тебе там учиться. Глядишь, тебе полегче станет. Заодно наши студенты посмотрят на уровень загрузки и соотнесут со своими жалобами на сложность программы».
В самом деле, почему бы и не написать.

Итак.

У меня есть два предмета, которые обязательны для всех. Остальные по выбору.

1. То, что на психфаке называлось Анатомия и физиология ЦНС, и физиология ВНД. Эти предметы шли первые три семестра. Здесь программа несколько иначе выглядит, но общего много. Назвается Neuroanatomy and Neurophysiology, и умещается она в один семестр. В итоге будет тест 30 вопросов. До этого момента никаких проверок. Тест в начале февраля.

2. Cognitive Neuroscience, от которого мне предлагали отказаться, дескать, навреняка, у вас это было. Но я была умной, и не отказалось. Отчасти программа перекрывалась физиологией ВНД, но здесь все гораздо подробнее. В конце тоже тест 30 вопросов.

По этим дисциплинам лекции идут в понедельник, а семинары в пятницу. В пятницу можно обсудить то, что осталось непонятным на лекции, поговорить про какие-то части более подробно, посмотреть на проблему с разных сторон.
На самом деле, эти две дисциплины во многом помогают друг другу. Типа, ты разабролся со зрительной корой на анатомии, и тебе уже проще понимать процесс. С другой стороны, ты не разобрался с ядрами таламуса — умри, потому что понять хоть что-то про интеграцию информации в голове будет намного сложнее.

Остальное, дисциплины по выбору. Теоретически, можно было взять меньше, однако этот набор мне представляется необходимым минимумом для хоть какого-то продвижения (пока непонятно куда).

3,4 Introduction to MATLAB, Introduction to R Без них ни в одну приличную лаборатрию не возьмут, тут и говорить не о чем. Кроме разве того, что чуть-чуть какое-то представление о R у меня было, и пока что есть ощущение, что я скорее справляюсь. А с MATLAB ничего у меня не было, и просто на то, чтобы отставать от остальных не очень сильно, уходит много времени, а нужно еще больше. Дело в том, что в моей группе людей, выбравших этот курс, у всех есть какой-то внятный программистский опыт, и это как-то не совсем introduction получается.

В итоге нужно будет построить мало-мальски внятный эксперимент, и посчитать его. И решить экзаменационное задание в R на время, но это, говорят, будет не очень трудно. Раз в неделю нужно сдавать задания строго в установленный срок. Два раза не сдал — прощай. Сдавать можно в паршивом виде, главное, чтобы хоть что-то было. Потом в начале занятия обсуждают эти задания, но если что-то серьезное было непонятно — толку не будет. Разве что какие-то маленькие детали можно подчистить.

5 Neuroscience of Motivation
Занятие раз в неделю, для подготовки к нему, нужно прочитать статью, и написать какой-нибудь вопрос к ней для дискуссии. Если ты в начале семинара не сдал вопрос, считается, что тебя не было. На занятии кто-то подробно презентует эту статью, добавляет всякой релевантной информации, а потом происходит дискуссия. На следующей неделе у меня будет доклад.
В конце концов нужно будет написать эссе на 10 сраниц: проанализировать сколько-нибудь статей, по выбранной теме, и добавить туда своих собственных мыслей.

6 Manipulation of memory

7 Characteristic Alterations of Functional Connectivity in Neurological and Psychiatric Disorders
По форме это похоже на предыдущую историю, то есть занятия раз в неделю, а именно две пары в среду, и на них мы тоже читаем и обсуждаем статьи. Суть такова, что больше всего это похоже на DOOM2///Hell on earth.
Статьи большие и сложные, и для того, чтобы их понимать, нужна теоретическая основа. Некоторый уровень защиты — если ты в прошлом закончил бакалавриат по нейробиологии. Эти ребята чувствуют себя в целом неплохо, хотя тоже напрягаются. И все же у них типа запасной аптечки. Дважды хорошо тем, кто свою нейробиологию делал в Америке и Юкее и свободно говорит и читает на английском. У них как бы бронежилет. В общем, это не про меня. Поэтому у меня уже морда в крови патроны почти закончились, а монстры все наседают.
В итоге нужно выбрать тему и написать эссе на 20 страниц.

Чтобы допуститься к оценке, нужно по каждому предмету посетить не меньше 75% занятий.

Кроме того, в апреле будет блоком недельный курс по Neuroimaging, когда занятия будут с утра до вечера, а в конце недли тест. До этого надо прочитать и осознать учебник по курсу.

На этом, после сдачи эссе мой первый семестр будет окончен.
-------------------------------

О TCTS и обновленный топ постов

*первое правило TCTS — расскажи всем о TCTS*

Итак, прошла уже добрая половина семестра, и мы очень надеемся, что за это время среди студентов появились новые почитатели наук о мозге и познании. В качестве приветствия и в предвкушении скорого запуска наших обновленных конкурсов, мы решили напомнить всем #горячимюнымкогнитивным, кто мы и зачем к нам стоит присоединиться.

Think Cognitive Think Science — это отличный источник информации и ресурсов для тех, кто начинает погружение в когнитивную науку:

  • Мы рассказываем про то, как в XXI веке делают науку: какими навыками полезно овладеть, какие программы сделают вашу жизнь легче, как вообще люди умудряются сделать когнитивные исследования своей профессией.
  • Мы проводим конкурсы, участвуя в которых можно научиться необходимым современному когнитивисту навыкам и выиграть дополнительное финансирование для осуществления своих научных желаний.
  • Мы проводим школу для продвинутых #горячихюныхкогнитивных, на которой можно познакомиться с перспективными техниками сбора и анализа данных, и пообщаться с коллегами.
  • Мы публикуем информацию об образовательных программах, анонсируем профильные конференции, научные школы и семинары, рассказываем, как получить грант на поездку или участие в них.
  • Мы рассказываем о науке не для публики, а для коллег, а также рассказываем об околонаучных новостях и шутим профессиональные шутки.
  • Мы общаемся друг с другом на конференциях и школах или просто так. Знать коллег из других лабораторий и городов приятно и полезно.
  • Мы очень неформальны и всегда готовы помочь или посоветовать в вопросах, касающихся науки или академической карьеры. Да и в целом открыты для общения.

Помимо группы ВК, нас можно найти здесь: http://tcts.cogitoergo.ru и www.facebook.com/thinkcog/, или написать нам на почту: ">

***

За почти два года существования проекта на нашем сайте накопилось некоторое количество полезных материалов. Список меток и рубрик вы можете увидеть зайдя на страницу блога (http://tcts.cogitoergo.ru/ru/blog/). Там же, кстати, есть поиск, если вы вдруг хотите найти понравившийся вам пост, но не помните, где он был. А наиболее популярные материалы мы собрали в отдельный список (ссылки видны из блога):

Цикл о постерах:
Программы для создания постеров
Примеры плохих и хороших постеров
Библиотека полезных материалов по созданию научных постеров
Как сделать хороший постер
Контрольный список при подготовке научного постера

О статистике:
Обзор учебников по статистике и мат. методам анализа данных ,
Инструментарий аналитика: R
R: учебники
Инструментарий аналиика: SPSS
Инструментарий аналитика: софт
Голова Профессора Бамблдорфа

Идеальный t-test

Книги по data science

Где искать литературу и как на нее ссылаться:
Поиск полнотекстовых версий статей
Proxy СПбГУ
Поиск научной литературы
Оформление списка литературы с помощью Mendeley/Zotero
Отличительные признаки не очень хороших статей от CompoundChem
Список хищнических журналов 2015
Google Scholar Button

Tips and Tricks:
Правила описания данных и составления графиков в психологии
10 бесплатных программ, которые сделают вашу научную жизнь продуктивнее ,
Смотри таблица пять
Как написать хорошее эссе
Про стандарты и людей

Кейс по систематизации работы с информацией-1,2
Советы от Nature для тех, кто хочет изучать Python

Как получить максимум от поездки на конференцию

Разное:
Слайды Science™
Рабочая память: модели и подходы к изучению
Изучение сознания без оценок осознанности
Летние школы по когнитивной психологии 2015
O Reproducibility Project

Как понять, достаточно ли я умен или умна, чтобы заниматься исследованиями

«Остров» -- книга Василия Ключарева

Хорошим ученым зачастую свойственны занятия искусством — это научный факт*. Тем приятнее, когда наши старшие коллеги достигают заметных успехов не только в научной, но и в творческой деятельности.

Несколько недель назад в печати появилась книга Василия Ключарева, нейроученого и руководителя Департамента психологии ВШЭ. Как написал сам автор, «Остров — когнитивный детектив о странных событиях произошедших сотню лет назад с голландским врачом на небольшом острове в Балтийском море. О событиях, которые легко разгадает, пожалуй, только знаток когнитивных наук». Будучи неравнодушными к детективам и когнитивным наукам одновременно, мы попросили нашего штатного книгочея Филиппа рассказать о своих впечатлениях от прочтения.

Признаться, я с недоверием и некоторой подозрительностью отношусь к внезапным художественным опытам — обычно они, к сожалению, оказываются крайне косноязычными и плоскими. Тем радостнее для меня, утомленного не нарзаном, но графоманством, вперемешку с идеологией, было открытие прошлой недели.
«Остров» прекрасен, а Василий Ключарев — настоящий, без всякого на то сомнения, визионер. Любой, кто видел последнее творение Джармуша, поймет, что это значит. Разгадка истории заинтересует и порадует клиников аль перцептивщиков (и тут они, окаянные), мне же важным оказалось все остальное.
Каждая страница рождает смутное ощущение узнавания. Герметичная атмосфера острова, малочисленная и связанная осязаемой, но не проговариваемой тайной община заставляют ожидать двенадцать ножевых ранений и виды Югославии за окном. Прогулки по острову рискуют привести в убежище Мориса и услышать, в конце концов, фразу на старящейся латыни. Полные же глубокой чувственности короткие зарисовки характеров воскрешают в памяти эстетические штудии мрачного датчанина, а после истории добрых людей на язык просятся строчки одной монахини, прозванной Мексиканским фениксом, и вспоминается монастырь в горах, ставший центром церковных интриг. Роза алая, зорькою ясной…
К сожалению, «Остров» — очень небольшое произведение, и после прочтения осталась некоторое сожаление — неужели все, может, еще капельку, еще пару сотен страниц? Разве что в будущем, видимо.
Я нашел книгу в Google Play**, желающие бумажных вариантов могут, насколько я знаю, заглянуть в Библио-Глобус, Фаланстер или Лабиринт.

Мы искренне поздравляем Василия с выходом книги, и желаем непременно писать еще, а всем #горячимюнымкогнитивным советуем не забывать о своих ненаучных увлечениях.


*https://www.psychologytoday.com/files/attachments/1035/arts-foster-scientific-success.pdf

**https://play.google.com/store/books/details/%D0%92%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%BB%D0%B8%D0%B9_%D0%9A%D0%BB%D1%8E%D1%87%D0%B0%D1%80%D0%B5%D0%B2_%D0%9E%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B2?id=thfbCgAAQBAJ&hl=ru

Jane: оценка названий журналов и авторов

Случалось ли вам задумываться над тем, в какой журнал отправить статью? Интересоваться ключевыми авторами в какой-либо теме? Оказывается, помимо анализа обзорных статей и Google Scholar’а для этого можно воспользоваться интересным инструментом от голландских исследователей биосемантики — Journal/Author Name Estimator, или просто Jane.
Jane использует в качестве входной информации абстракт, название статьи или просто ключевые слова, сравнивает их с текстами Medline и возвращает список наиболее похожих статей, авторов, или журналов. Подробнее алгоритм описан здесь: goo.gl/9THDvi. В качестве бонуса Jane умеет маркировать журналы с открытым доступом и сравнивать журналы по вероятности цитирования.

Ссылка на Jane: http://www.biosemantics.org/jane/index.php

О Reproducibility Project

или «Тот редкий момент, когда нужно защитить психологию»

TL;DR:

  • В рамках большого репликационного проекта в психологии не были подтверждены больше половины из 100 результатов
  • Наиболее высокими шансами на удачное воспроизведение обладают результаты с исходно большим размером эффекта (чаще встречающиеся в когнитивной психологии).
  • Причиной низкой воспроизводимости скорее всего является существующая система публикаций, придающая неадекватно большое значение статистической значимости и новизне результатов
  • В целом, репликационный проект показывает как серьезность методических проблем в психологии, так и направленность на их скорейшее решение

_fxRX4FQFO4

ОК #горячиеюныекогнитивные, с нескольким опозданием, но и мы в TCTS решили отреагировать на новости о результатах большого репликационного исследования, описанного на этой неделе в Science[1]. Наверное, уже все видели заголовки «Больше половины психологических результатов невоспроизводимы», «Объективность большинства психологических исследований поставлена под сомнение», «Результаты многих исследований по психологии и социологии не поддаются воспроизведению и могли быть подделаны» или «Ученые усомнились в научности психологических исследований» (все названия реальны). Если вы хотите поглубже разобраться в том, куда теперь бежать и в какую сторону закатывать глаза, вам будет интересно прочесть этот длинный пост.

ПРОБЛЕМА
Прежде всего давайте спокойно, без истерики, посмотрим на то, что произошло. В течение последних трех лет героический Брайан Нозек из Университета Вирджинии руководил командой из 270 человек, занявшейся прямой репликацией сотни опубликованных психологических экспериментов. Эта мега-репликация была вызвана все возрастающим пониманием того, что многие из исследовательских и публикационных практик, принятых в сообществе, ухудшают качество получаемых результатов. За последние несколько лет в психологии было вскрыто несколько больших проблемных тем (например, очень громкой оказалась история с непонятным социальным праймингом[2]), были раскрыты громкие случаи фальсификации данных (вспомним Дидрика Штапеля[3]), и продемонстрированы странные публикационные тенденции (90% опубликованных статей подтверждают исходную гипотезу[4], нереалистичная часть статистически значимых результатов еле-еле отвечает конвенциональному p-критерию[5] и т. д.) Кроме того, стало понятно, что для того, чтобы внести неразбериху в психологическую литературу, необязательно быть монстром-фальсификатором, достаточно слегка переиграть в экспериментальные игры[6]. Например, исследователь может добрать выборку «до значимости» уже в процессе исследования, пробовать разные методы фильтрации и обработки данных (без злого умысла, из чистого интереса!), повторять эксперимент с небольшими изменениями 10 раз и опубликовать только один, удачный, результат, и т. д. Эти проблемы, спасибо журналам, публикующим только положительные результаты, существуют во всех науках, но в случае с психологией и её и без того хрупкими эффектами масштаб трагедии казался ошеломляющим. Брайан Нозек решил все же попробовать её измерить.

ПОДХОД
Для начала авторы (270!) выбрали исследования для повторения. В список[7] попали работы, опубликованные в трех высокопрофильных психологических журналах в 2008 году: общем публикующем «громкие» результаты Psychological Science, социально-психологическом Journal of Personality and Social Psychology и когнитивно-психологическом Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. Команды-участники проекта могли сами выбирать из общего пула статьи, которые были близки их научным интересам и которые можно было технически реплицировать (понятно, что финансирование 30 лишних томографий или пары обезьян, а также доступ к клинической выборке обеспечить не так просто). Участники репликационного проекта активно общались с авторами оригинальных исследований, пытаясь максимально приблизить условия репликации к условиям первоначальных экспериментов. Кроме собственно «волшебной» цифры (какой процент результатов удастся подтвердить), авторов интересовал разброс успешности репликаций между субдисциплинами, а также факторы, влияющие на успешность репликаций (например, склонны ли к удачным воспроизведениям более опытные исследователи).

РЕЗУЛЬТАТЫ
Перейдем к результатам, на примере самого банального критерия успешности — p-значений. Следите за руками. Взяли 100 экспериментов. В 97 из них был заявлен положительный результат (из них 4 имели p > .05, но это в данном случае уже мелочи). Средняя мощность репликации по имеющимся у исследователей данным составляла 92%. Это означает, что если все оригинальные эффекты существуют и были правильно измерены (!), реплицировать получится 89 из них (0.97 * 0.92). На самом деле получилось реплицировать 35 (40%). Правда, здесь есть ловушка — та самая правильность исходного измерения. Если авторы оригинальных исследований переоценивали величину искомого эффекта, реальная мощность репликации была ниже, а значит и «волшебный процент» мог быть недооценен, то есть 40% это довольно консервативная оценка. Далее, внутри этих 40% авторы обнаружили существенный разброс между субдисциплинами (точнее, статьями из двух специализированных журналов: по социальной и личностной психологии vs когнитивной психологии). Если социальнопсихологические результаты подтверждались в 25% случаев (14 из 55), то когнитивнопсихологические — в 50% случаев (21 из 42).
Не менее грустную в целом, но более информативную картину показывает сравнение размеров эффекта в оригинале и репликации — в среднем, репликации достигают лишь половины оригинального размера эффекта. Предлагаемый авторами механизм здесь довольно прост и ожидаем — в публикации попадают «лучшие образцы» результатов, зачастую в сочетании с маломощным дизайном, тогда как репликации лишены этих искажений.

Помимо измерения реплицируемости, на основе всех полученных данных авторами были выделены предикторы успешности репликаций — неудивительно, но ими оказались большой размер эффекта и низкое p-значение в оригинальном исследовании. На примере p-значений — результаты с p < .001 достигали значимости при репликации в 63% случаях, а результаты с p > .04 — в 18%. К тому же, чем «удивительнее» был исходный эффект и чем сложнее было его реплицировать, тем ниже оказалась вероятность успеха (привет Psychological Science и в целом упору на новизну). Кроме того, редко реплицируются результаты тестов интеракций по сравнению с тестами собственных эффектов факторов. Зато в отношении реплицируемости не имеет предсказательной способности опытность авторов (как оригинала так и репликации), субъективная важность результата и даже субъективное качество репликации.

GO BAYES
Но что мы все о p-значениях. Интересный взгляд на те же результаты показывает байесовская статистика. Данный анализ не проводился авторами статьи в Science, но на выложенные в открытый доступ данные накинулись десятки любопытных исследователей, и некоторые из дополнительных выводов уже вовсю обсуждаются в блогах. Прелесть байесовского подхода к анализу репликаций в том, что он позволяет не только оценить успешность репликации в дихотомии «получилось/не получилось», но и рассмотреть результаты как свидетельство в пользу гипотезы о наличии либо гипотезы об отсутствии описанного в оригинальном исследовании результате. Таким образом можно определить, какие из репликаций показали весомое свидетельство наличия эффекта, какие — весомое свидетельство отсутствия эффекта, а какие оказались неинформативны. Выводы Алекса Этза[8] в рамках этого подхода оказались довольно интересны: около 30% результатов репликаций попадают в категорию «неинформативных», то есть, не соответствуют однозначно ни гипотезе о наличии, ни гипотезе об отсутствии эффекта. Еще раз — целая треть этих аккуратнейшим образом выполненных и проанализированных репликаций попали в «серую» зону между успехом и неуспехом. В свете такой оценки становится яснее, что репликация — это не приговор и даже не «проверка», а скорее дополнительная информация для составления информированного научного вывода.

КТО ВИНОВАТ
Таким образом, если корректно подходить к интерпретации основного результата, то все, что мы можем сказать — 35 из 97 исследований получили дополнительные доказательства в свою пользу. Остальные — не получили, и сложно сказать, почему. Возможно, потому что искомые эффекты очень слабые и репликациям не хватило мощности. Или потому что этих эффектов действительно не существует. Либо в одной из двух попыток (оригинале или репликации) что-то незаметно пошло не так. Либо это случай. Либо немного отличались выборки и материал (а репликации не всегда проводились в той же стране, что исходное исследование). Причин неудачи может быть масса, так что однозначно списывать со счетов конкретные невоспроизведенные исследования не стоит. Туда же относится вопрос «Можно ли официально считать когнитивную психологию круче социальной, если ее результаты чаще воспроизводятся?». Боюсь, что социальным психологам и без того досталось. Скорее всего, когнитивистам благодарить за воспроизводимость нужно не математически-естественнонаучную шапочку, а удобные внутригрупповые дизайны и в целом сильные эффекты, обладающие относительно небольшой вариабельностью внутри популяции, а социальным психологам в этом смысле можно посочувствовать.

ЧТО ДЕЛАТЬ
Вернемся к громким журнальным заголовкам. Если это огромное исследование не было призвано оправдать или осудить психологию как науку, и даже не показало, каким результатам можно верить, а каким нет, что оно дало? В первую очередь, это смелая и трудоемкая работа по описанию проблемы, с которой борется психология, это донесение как до публики, так и до самих исследователей важности перепроверки и укрепления ранних результатов. Возможно ли повысить цифру 40% до чего-то более приятного? Пожалуй, да. Более того, за счет распространения более аккуратных исследовательских практик она скорее всего возросла с 2008 года, когда были опубликованы рассматриваемые работы. В предыдущие десятилетия те же проблемы проходила, например, медицина и генетика. Клинические испытания в итоге приняли за норму обязательную перерегистрацию исследований для того, чтобы отделить планируемые результаты от менее жестких творческих находок ученых. Генетики перешли к командной работе и крупным коллаборациям. Психология тоже идет этим путем. Все больше журналов практикует пререгистрацию[9] и настаивает на свободном доступе к данным исследования, все больше внимания уделяется адекватности размера выборок и соответствии их размеру эффекта, и раз за разом международные команды объединяются в проекты ManyLabs[10] для проведения больших репликаций. Все больше «не-новых», даже отрицательных, результатов публикуется в PLoS One или выкладывается препринтами на bioRxiv. Ситуация год от года изменяется к лучшему. Что делать с результатами предыдущих эпох? Да ничего. Относиться критично и по возможности перепроверять. Не то чтобы эта рекомендация открывала глаза кому-то, кто хоть раз пробовал разобраться в научной литературе по любой проблеме.

В общем, хоть цифры и выглядят пессимистично, ничего особенно пугающего нам не открылось. Как это и должно быть, наука перепроверяет, критикует и оздоравливает себя, так что научность психологии (если кто-то за нее волновался) подтверждается самим фактом проведения подобного исследования. А теперь все выдохнули и повторяем за мной: «Science isn’t broken. It’s just fucking hard.»

1.http://www.sciencemag.org/content/349/6251/aac4716

2. http://www.nature.com/news/nobel-laureate-challenges-psychologists-to-clean-up-their-act-1.11 535

3. https://en.wikipedia.org/wiki/Diederik_Stapel

4. http://www.nature.com/news/replication-studies-bad-copy-1.10 634

5 .https://peerj.com/articles/1142.pdf

6. http://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.1 002 106

7. https://osf.io/ezcuj/wiki/Replicated%20Studies/

8. http://alexanderetz.com/2015/08/30/the-bayesian-reproducibility-project/

9. http://www.theguardian.com/science/head-quarters/2014/may/20/psychology-registration-revolution

10. https://osf.io/89vqh/

Дополнительно:

Все материалы, касающиеся репликационного проекта, включая детальные отчеты о каждой репликации, данные, и код для анализа и визуализации: https://osf.io/ezcuj/

Отличный обзор в Atlantic с правильной, на наш взгляд, подачей проблемы: http://www.theatlantic.com/health/archive/2015/08/psychology-studies-reliability-reproducability-nosek/402 466/

TCTS читающий

Ни для кого не секрет, что 95% чтения #горячихюныхкогнитивных -- это статьи в научных журналах. Однако, не стоит забывать, что ученые иногда пишут книги, и некоторые из них весьма достойны внимания.

TCTS решили разобраться в мире популярной литературы о мозге, и для этого объединили усилия с командой Bookmate. Bookmate -- это простое приложение для чтения электронных книг, позволяющее читать в любом месте и в любое время даже при отсутствии сети, и имеющее в своей библиотеке более 500 000 книг, в том числе и большое количество научно-популярных изданий. Мы отобрали книги по когнитивной тематике и собрали их на специальной полке на Bookmate, снабдив комментариями от редакции. В подборку попали самые разные книги, от серьезных трудов, которые могут быть интересны специалистам (например, «Глаз, мозг, зрение» Д. Хьюбела или «Принятие решений в неопределенности» Тверски et al.), до популярных книг, простым языком объясняющих интересные факты о мозге (например, «Кто бы мог подумать!» Аси Казанцевой). Но поскольку не все интересные научные факты одинаково полезны (читай, независимо проверены и корректно проинтерпретированы), мы старались честно предупредить об известных нам ловушках. В общем, получился неплохой на наш взгляд список, в котором можно найти что почитать и для себя, и для задающих бесконечные вопросы друзей и родственников. Мы обязательно будем обновлять подборку по мере поступления в Bookmate новых книг.

Прямая ссылка на нашу полку: http://bm.gg/thinkcognitive

Спецвыпуск Phil Trans B о регуляции мозговой активности

Журнал Philosophical Transactions выпустил тематический номер с красивым названием «Регуляция активности мозга для изменения восприятия, поведения и общества».

Выпуск в основном состоит из обзоров, показывающих возможности, достижения и проблемы различных техник нейростимуляции и контроля мозговой активности. Обсуждаются как клинические, так и фундаментальные исследования, на разных уровнях (клетки, ансамбли и т. д.) и в разных организмах. Получился отличный срез современного состояния темы, must read для тех, кто интересуется возможностями и будущим нейрорегуляции. Часть статей находится в открытом доступе.

Читать на сайте журнала: rstb.royalsocietypublishing.org/content/370/1677