Почему в науке находят причины там, где их нет
Представим ситуацию. Продажи мороженого и число утоплений летом растут одновременно — статистика, что графики почти совпадают. Но мороженое никого не топит: оба показателя зависят от третьей переменной — жары. Корреляция показывает, что показатели движутся вместе, но не объясняет причину. Но часто это путают. В научной статье или ее пересказе корреляции легко превращают в объяснение причины. Рассказываю, как часто авторы публикаций допускают такой скачок и что добавляет от себя ИИ. Ученые из Университета Пенсильвании проанализировали с помощью LLM заголовки и аннотации 194,6 тысяч статей по социальным наукам за 1980–2024 годы. Они отобрали работы с кросс-секционными данными: в таких исследованиях ученые сравнивают людей, организации или другие объекты в один момент времени, а не наблюдают за их изменениями. Так можно обнаружить связь, но обычно нельзя установить ее причину. Например, если люди, довольные работой, чаще занимаются спортом, это еще не значит, что спорт повышает удовлетворенность работой. Возможно, довольные сотрудники находят больше сил для тренировок. Или и то и другое связано с более удобным графиком. Тем не менее в 46,3% отобранных статей авторы использовали формулировки, которые прямо или косвенно указывали на причинность. Речь именно о заголовках и аннотациях к статьям. С 2000 по 2024 год доля таких публикаций выросла примерно с 20% до более 60% . В 2024 году в работах по бизнесу она достигла 84% , по экономике — 67% . Читать далее