Воспроизведение и контроль качества
В некоторых областях науки, особенно биологических (в первую очередь в тех, что занимаются организмами как биологическими системами, к примеру, в эволюционной биологии и экологии), наблюдения, описанные в одной статье, часто бывают уникальны. Но в большинстве научных областей, включая химию, молекулярную биологию и физику, результаты то и дело повторяются другими исследователями. И результаты будут признаны «верными» только в том случае, если они повторяются достаточно часто. Открытие в 2012 г. бозона Хиггса, за которое Питер Хиггс и Франсуа Энглер годом позже получили Нобелевскую премию, было сочтено достойным такой награды потому, что его подтвердили две совершенно независимые группы исследователей, причем каждая из них пользовалась жестким статистическим анализом.
Всякий достаточно новаторский или неожиданный результат моментально вдохновляет сомневающихся ученых на повторение эксперимента, причем последователи часто настроены опровергнуть полученные коллегами данные. Другие ученые, которых ваши результаты убедили, могут попытаться построить на них собственное исследование, чтобы обнаружить что-то новое и зайти дальше вас. Частью такого исследования станет и проверка ваших результатов. Современная молекулярная генетика зиждется на точности принятой модели ДНК (двойной спирали), схемы ее репликации путем разделения спиралей и построения на каждой нитке новой молекулы, и на представлении о том, что генетический код состоит из триплетов (троек) оснований, причем каждый триплет задает одну составную часть (аминокислоту) какого-то белка. Если бы любая из этих моделей была неверна, это выяснилось бы очень быстро в ходе дальнейшего развития науки. Ну а каждый новый успешный шаг подкрепляет все предыдущие.
У науки, кстати говоря, имеются дополнительные методы, не позволяющие нам обманывать себя при помощи осознанного или неосознанного жульничества с экспериментами или данными. Среди них – статистический анализ, который помогает понять, с какой вероятностью результаты могут объясняться простой случайностью, а не новой теорией; слепое тестирование, при котором исследователь сам не знает, какой именно материал проверяет в данный момент («двойной слепой» метод, при котором ни исследователь, ни пациент не знают, какое именно в данном случае применяется лечение, давно стал стандартом при испытании новых лекарств); и свободный доступ к данным, то есть обязанность ученых передавать экспериментальные данные всякому, кто попросит, чтобы все желающие могли поискать в них нарушения и провести собственный статистический анализ.
