Честность о неизвестном: почему ученые должны говорить «мы не знаем» и как это укрепляет доверие

Ранее этим летом мы вчетвером провели три дня в комнате с дюжиной людей, чьи профессии звучат совершенно непохоже ни на наши, ни друг на друга: космолог, специалист по управлению чрезвычайными ситуациями, генетический консультант, гидролог, нейропсихолог, специалист по коммуникации рисков в здравоохранении, когнитивный нейробиолог, театральный режиссер, журналист-расследователь и метеоролог. Мы сами тоже представляем четыре разные дисциплины: социолог, специалист по правам человека, исследователь здоровья коренных сообществ и микробный генетик.

Мы собрались через CIFAR — исследовательскую организацию, которая объединяет междисциплинарные группы для работы над сложными вопросами, — на семинар, посвященный вызову, который ни одна из наших областей не может решить в одиночку: как работать с неопределенностью в исследованиях и как о ней рассказывать.

Для начала каждый из нас принес предмет, отражающий собственную борьбу с ясной передачей неопределенности. Один принес портативный погодный монитор. Другой — пустой флипчарт. Третий — гачапон, приз из японского автомата с игрушками-капсулами, который покупаешь, не зная, какая игрушка попадется. После этого упражнения стало очевидно: все мы кружим вокруг одной и той же проблемы.

Инстинкт многих исследователей — относиться к неопределенности как к недостатку, который нужно скрыть, пока никто не заметил. Наш разговор показал обратное: неопределенность есть повсюду, в каждой области, и ее стоит называть вслух, а не прятать. Это не отсутствие знаний и не отсутствие результатов — это generative-пространство, где возможны любопытство, обучение и новое понимание.

Большинство из нас также согласились, что наша неспособность четко формулировать неопределенность мешает делиться работой с публикой, а замалчивание сомнений может подорвать общественное доверие, когда люди позже обнаружат, что от них что-то скрыли.

Каждая область работает с неопределенностью

Неопределенность — это не проблема, которую нужно решить. Навигация в условиях неопределенности — это и есть работа, и она никогда полностью не исчезает.

Что исследователи имеют в виду под неопределенностью? В широком смысле: всё, чего мы еще не знаем о том, что пытаемся описать, и насколько это недостающее знание может изменить ответ.

Это может означать, что существует диапазон возможных исходов — например, дождь может пойти или не пойти. Синоптики сжимают невероятно сложную атмосферу в двухмерную карту, зная, что два опытных специалиста нарисуют разные прогнозы на основе одних и тех же данных.

Это может означать, что информация неполна или все еще меняется — например, затронет ли активный лесной пожар конкретное сообщество. Ученый, изучающий пожары, заметил, что называть пожары просто «непредсказуемыми» — значит рисковать отказом от ответственности. Нельзя точно сказать, когда и где начнется конкретный пожар, как быстро он будет двигаться или что уничтожит, но можно с почти полной уверенностью сказать, что пожары где-то произойдут. Отношение ко всему как к непознаваемому может стать оправданием, чтобы не планировать.

Неопределенность может также означать, что мы смоделировали что-то в лаборатории, но не знаем, насколько хорошо это перенесется в реальный мир. Или что мы не уверены, как люди отреагируют на информацию, например на приказ об эвакуации при пожаре.

Снижение неопределенности отчасти помогает, но местным властям также нужно строить стратегии смягчения последствий исходя из предположения, что пожар придет.

Другой пример: генетические консультанты сообщают о неопределенности семьям, столкнувшимся с возможным диагнозом. Они переводят то, что известно о риске для здоровья на уровне популяции, в информацию, которую отдельные люди могут использовать для принятия личных решений, с которыми им предстоит жить.

Даже самые количественные области работают на суждениях. Статистик напомнил нам, что граница между «значимым» и «незначимым» результатом, которая традиционно определяется с помощью статистического показателя p-value при пороге 0,05, — это в такой же степени социальная договоренность, как и математическая.

Космолог описал эпизод с BICEP2 в 2014 году, когда команда объявила, что увидела первое мгновение Вселенной, но сигнал в итоге оказался согласующимся с пылью в нашей собственной галактике. Физика требует исключительной уверенности, прежде чем называть что-то открытием, но даже это предполагает, что вы с самого начала измеряете правильную вещь.

Журналист-расследователь сформулировал это проще всех: «Вне разумных сомнений» — не то же самое, что абсолютная уверенность. Судебная ошибка может произойти, когда присяжные или судья забывают разницу.

Большинство людей никогда не сталкиваются с академическими исследованиями напрямую. Они узнают о них из вторых рук: через новостной сюжет, пресс-релиз, пост в соцсетях или разговор с кем-то, кому доверяют. Если исследователи не сообщают о неопределенности ясно, каждая передача информации становится еще одной возможностью для недопонимания.

Самое сложное — передача

Качественное исследование, проведенное в марте 2026 года, показало, что многие ученые из разных дисциплин рассматривают коммуникацию неопределенности как форму перевода. Они видят в этой практике попытку добросовестно передать сложные данные, адаптируя их для аудитории, которая часто ожидает простых, окончательных ответов.

Исследователи также описывали давление, заставляющее звучать увереннее, чем позволяют данные. Журналисты и редакторы хотят чистую, цитируемую находку, а в поляризованной среде читатели могут ухватиться за любое признание сомнений и использовать его как доказательство, что вся область ненадежна.

То, как воспринимается неопределенность, зависит меньше от данных, чем от подачи и от того, во что аудитория уже верит. Люди редко оценивают результаты напрямую; они воспринимают их через вторые руки и опираются на идентичность и доверенных посредников. На практике это означает, что вы берете сигналы от людей, которых считаете «своими» или похожими на вас, — семейного врача, духовного лидера, соседа, любимого подкастера — больше, чем от самого исследования.

Люди с разным жизненным опытом, взглядами на здоровье и благополучие, а также историей взаимодействия с властями, авторитетами и исследователями по-разному интерпретируют информацию и доверяют разным источникам. Те, кто сталкивался с дискриминацией в системе здравоохранения, реже доверяют медицинским работникам и реже обращаются за помощью. Люди, понимающие свое здоровье в культурном или духовном контексте, могут отвергать фармацевтические решения или использовать их вместе с другими формами лечения.

Представьте двух людей, читающих один и тот же заголовок о редком побочном эффекте новой вакцины. Один всегда имел врача, который терпеливо все объяснял, и воспринимает текст как обнадеживающее доказательство того, что система выявляет проблемы. Другого раньше игнорировали или плохо лечили в клинике, и он читает то же предложение как подтверждение того, что ему не рассказали всю историю с самого начала. Число одинаковое. Вывод — нет.

Обнадеживающий вывод, объединяющий исследования, представленные в комнате семинара CIFAR, состоит в том, что откровенность о неопределенности обычно поддерживает или укрепляет доверие, а не подрывает его.

Исследователи, которые искренни, relatable и действительно неравнодушны, становятся эффективными посредниками для передачи неопределенной или меняющейся информации. Доверие разрушают расплывчатость, отступления и ощущение, что вами управляют, а не говорят с вами начистоту.

Однако искусственное создание неопределенности, когда исследование надежно, может служить укреплению властных структур или политических нарративов. Самый яркий пример — табачная индустрия, которая десятилетиями финансировала исследования и рекламу, призванные не доказать безопасность сигарет, а просто удержать вопрос открытым. Эта стратегия производства научной неопределенности отложила регулирование на целое поколение, и тот же сценарий позже заимствовали другие отрасли, включая климатическую.

Что вы можете спросить у исследователей

Если в комнате семинара и был консенсус, то это скорее набор правил, чем формула. Они возникли из разговоров ученых разных дисциплин друг с другом, но также работают как список вопросов, которые стоит задать, когда вы читаете о новом исследовании или рекомендации по здоровью или смотрите прогноз погоды.

Во-первых, ясно ли в материале сказано, что говорят имеющиеся данные и где их границы? Отделены ли данные от вариантов политических решений?

Во-вторых, устанавливает ли материал ожидания и сообщает ли, что информация может измениться со временем, и объясняет ли, как и почему это может произойти?

В-третьих, насколько он конкретен? Простые оценки воспринимаются лучше, чем расплывчатые словесные оговорки вроде «это может быть несколько выше или ниже».

В-четвертых, прозрачен ли он в том, кто говорит и есть ли предвзятость, связанная с инструментами, исследователями, институциями или структурой финансирования?

Неопределенность — не враг хорошего исследования или общественного доверия. Это открытый вопрос, который приглашает следующий, — пространство, где живет любопытство. В информационной среде, переполненной уверенными, но ненадежными голосами, готовность исследователей сказать «вот чего мы не знаем, и вот как мы это выясним» может оказаться самым надежным, что они могут предложить.

Источники:

1. CIFAR — материалы междисциплинарного семинара по коммуникации неопределенности в исследованиях.

2. Качественное исследование о восприятии неопределенности учеными (март 2026 года).

3. Материалы об эпизоде BICEP2 и практике научных открытий в физике.

4. Исторические данные о стратегии табачной индустрии по производству научной неопределенности.