О пользе сомнения (или о критическом мышлении?)
Вот попалась мне тут страничка антипривочника.
Я сейчас не про ковид, там несколько другое.
Я про настоящего антипрививочника. Который ТОЧНО знает, что прививки опасны и бесполезны.
Куча ссылок и материалов, даже на дипломированных врачей.
Везде - полная уверенность.
Я не буду обсуждать фактическую сторону дела - образования близко не хватит, я про другое.
Что может давать уверенность в вывода? Очевидно, что только точность расчетов, точность данных, проверка и перепроверка логических цепочек.
То есть мы говорим о математике. Только о ней.
Вот есть некая статистика, скажем, заболеваемости. Ну или другая - демографическая, строительная - вообщем какая-то. Даже развитие клеток или движение молекул - это статистика. Для выводов мы строим математическую модель (логика, точность). Получаем вывод. У нас точные данные - мы можем заявит что-то, вроде лекарство или прививки работают-неработают, в демографии происходят такие-то процессы, а если мы внесем такие-то изменения, то получим то-то и то-то.
Потрясающая точность, потрясающие знание. Отменяем гуманитарные науки, гуманитарный анализ за ненадобностью?
А никто, случайно не проводил исследования на тему, как часто и на сколько процентов эти математические модели имеют успех, и с чем связаны неудачи? Можно ли построить по годам некоторую кривую точности предсказания на математических моделях, и т.о. попытаться и здесь выявить возможную зависимость от каких-то процессов происходящих в научной среде?
Как-то Артур Конан Дойль (тот самый) опубликовал критическую статью о новом способе лечения туберкулеза, который должен был стать прорывом в лечении этой болезни.
Сам Конан Дойль считал, что спас несколько жизней этой статьей, так как было непонятно насколько этот способ эффективен, однако люди,отправившиеся на лечение издалека рисковали умереть в дороге.
То есть именно сомнения Конан Дойля сыграли положительную роль, а не знания другого, очевидно, более квалифицированного врача.
Над этим эпизодом стоит, как мне кажется, поразмыслить тем, кто так уверен в правильности своих убеждений, сделанных на основе собственных знаний.
Точный вывод можно получить только основываясь на точных данных. Не стоит забывать, что круг данных, который берется в расчет при создании математической модели ограничен, а "очерчивание" этого круга, т.е. отбор данных производит человек, ориентируясь на свои знания, которые всегда неполны.