Ученые доказали

Наверняка вам доводилась слышать расхожие трюизмы: «простых решений не бывает», «мир сложен», «не все так однозначно». За ними стоит важная мысль: принятие решений требует глубоких знаний и понимания контекста, которым обладают не все. И если в древности власть имущие просили благословения богов, прежде чем на что-либо решиться, то сегодня они обращаются к ученым.

Благими намерениями

В начале 2000-х социалистическое французское правительство новый закон: рабочая неделя ограничивалась 35 часами. Эта инициатива, казалось бы, имела простое и понятное обоснование: компании не захотят оплачивать сотрудникам сверхурочные, поэтому наймут дополнительный персонал. Уровень безработицы станет меньше, а свободного времени у людей — больше. Но в действительности все получилось не так.

По подсчетам статистического института Insee, за четыре года действительно было создано 350 000 рабочих мест — правда, за счет государственной помощи компаниям. Фактическое сокращение рабочей недели оказалось меньше, чем рассчитывали авторы закона. По данным Организации экономического сотрудничества и развития, французы работают в среднем 39,5 часов . Фирмы, в которых легко организовать посменный график, смогли перестроить рабочие процессы, чего нельзя сказать о белых воротничках. В 2008 году 44 процента французских юристов работали более 55 часов в неделю. Внимания заслуживают и самозанятые: почти 60 процентов работают более 49 часов в неделю, а 40 процентов — более 60 часов.

Осознавая, что проблемы не решаются, французское правительство разрешило отказаться от обязательной 35-часовой рабочей недели — теперь компании могли обсуждать график с сотрудниками.

Чтобы принимать верные решения, достаточно обращаться к данным и исследованиям, а не опираться на мнения и умозрительные теории. Это основа доказательной политики. Во многом она переняла принципы и методологию из медицины, в которой доказательность ставится во главу угла. Ведь цена ошибки — человеческая жизнь.

Один метод

Долгое время медицина полагалась на , но после Второй мировой войны произошли важные изменения: появился метод рандомизированных контролируемых испытаний, который зарекомендовал себя в борьбе с туберкулезом.

«Туберкулез воспринимался как коварный, безжалостный похититель жизни, — писала Сьюзен Сонтаг, — покуда неясными оставались его причины и тщетными — усилия врачей». Действительно, предугадать развитие болезни было сложно, а популярные методы лечения — отдых в санатории и постельный режим — не отличались эффективностью. В начале XX века ирландский драматург Джордж Бернард Шоу в пьесе «Дилемма врача» описывал лечение туберкулеза в Англии как «огромную коммерческую систему шарлатанства и яда». Однако во второй половине XX века смертность от «белой чумы» резко пошла на спад: началась эра антибиотиков.

В 1944 году американские врачи открыли новый антибиотик — стрептомицин, а через два года он оказался в Британии. Правительство поручило изучить эффективность нового соединения группе ученых, куда входил профессор медицинской статистики Остин Брэдфорд Хилл. Именно он предложил прибегнуть в исследованиях к случайному распределению, или рандомизации.

«Распределяя пациентов на две группы, мы хотим удостовериться, что эти две группы одинаковы во всем, кроме лечения [которое они получают. — Прим. N + 1], — пишет Хилл в „Принципах медицинской статистики“. — Это можно сделать при участии весьма большого количества пациентов, используя принцип случайного распределения; первому назначается лечение А, второму — стандартное лечение, которое служит контролем, третьему — лечение А, четвертому — контроль и так далее, от этого правила не допускается никаких отступлений».

Исследование антибиотика состоялось в 1947 году. Стрептомицина было мало, поэтому на всех испытуемых его не хватало. Тогда ученые решили, что контрольной группе препарат выдаваться не будет, что в тех условиях было этически приемлемо, отмечает британский врач и участник исследования Филип Харт. В исследовании приняли участие люди от 15 до 30 лет. Обеим группам назначили стандартное лечение — постельный режим, но одна из них также получала стрептомицин.

Результатом стало два важных факта: стрептомицин эффективность в борьбе с туберкулезом, а рандомизация зарекомендовала себя в клинических испытаниях. Исследовательница Марсия Мелдрам считает, что успех рандомизированных клинических испытаний обеспечили . Ранее выдвинутые аргументы в пользу рандомизированного распределения, послевоенный дефицит и помощь государства в финансировании исследований. Пример стрептомицина показал, что дизайн исследования может верифицировать клинические эксперименты — и вскоре они стали рутиной.

Дело Остина Брэдфорда Хилла продолжил Арчибальд Кокрейн, который учился статистике у старшего коллеги. Еще будучи военным врачом и угодив в немецкий плен во время Второй мировой войны, Кокрейн провел свое первое испытание на других военнопленных. У солдат наблюдались отеки в области коленей и локтей. Медик предположил, что виной тому недостаток витамина B1 из-за крайне . Тогда он раздобыл в лагере немного дрожжей и набрал военнопленных в две небольшие группы: у одной в рационе были дрожжи, а у другой — нет. Группа, в рационе которой появились дрожжи, через четыре дня пошла на поправку. Вскоре после обращения Кокрейна руководство лагеря добавило дрожжи в рацион всех пленников.

Однако уже после войны Кокрейн понял, что отеки у военнопленных появились из-за белка в крови, а не дефицита витаминов. Почему в таком случае им помогли дрожжи — неизвестно. Однако это натолкнуло врача на важную мысль: не все лекарства, которые на первый взгляд помогают пациентам, имеют достаточно обоснований для использования.

В 1972 году Кокрейн опубликовал книгу «Эффективность и действенность: случайные размышления о службах здравоохранения». Эта работа, ставшая важной вехой в истории доказательной медицины, указывала на предвзятость многих научных публикаций: исследования с положительными результатами публиковались в журналах с большей вероятностью, чем исследования с отрицательными выводами. Рандомизированным контролируемым испытаниям он отводил ведущую роль в доказательности и призывал проводить больше таких исследований. К его совету прислушались не только врачи, но и представители других наук и даже бизнеса.

Политика здорового человека

«Ответственность за принятие решений в политике не меньше, чем у врача, который назначает лекарства — говорит доктор экономических наук, международный эксперт программы ООН по форсайту, директор Центра научно-технологического прогнозирования ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Александр Чулок — Поэтому логично использовать инструментарий доказательности, который был разработан в медицине».

Доказательная политика — комплексный подход к включению фактических данных в процесс принятия решений. В его основе лежат два компонента: методология и работа с результатами. Доказательные методы позволяют провести качественное исследование, а дальнейшая работа помогает донести важность полученных результатов до общественности, представителей бизнеса или политиков.

Александр Чулок отмечает, что инициатором исследований становится государство или бизнес. Как правило, запросы можно разделить на три группы:

• Создание информационной базы. Этот исследовательский запрос возникает, когда нужно понять, как меняется рынок или желания потребителей, если речь идет о бизнесе, или иметь представления о социальных, экономических и экологических проблемах, если заказчиком выступает государство.
• Проверка гипотезы. На этом этапе изучаются новые идеи и практики, а также их влияние на продукт и управление. Результат определяет стратегию бизнеса или государственную политику.
• Трансформация. Изменения управления или продукта с опорой на данный исследований. Это может быть введение дополнительных налогов на бензин и льгот для малоимущих, или инновации .

Доказательная политика во многом преследует одну цель — устойчивое развитие. В отчете оно определяется как «развитие, которое удовлетворяет потребности настоящего, не ставя под угрозу способность будущих поколений удовлетворять свои собственные потребности».

В 2015 году страны-участницы ООН приняли концепцию устойчивого развития до 2030 года. Она призывает объединиться в глобальное партнерство, чтобы противостоять общим вызовам. Решать глобальные проблемы необходимо комплексно: для искоренения бедности нужны стратегии, повышающие доступ к медицине и образованию. Это снижает неравенство и стимулирует экономический рост, который позволяет бороться за изменение климата. Обеспечить эти стратегии помогает доказательная политика.

Вызов — охрана здоровья

Проблема: В 2019 году во всем мире от инфекций, вызванных бактериями, устойчивыми к антибиотикам, умерло более 1,2 миллиона человек. Тогда же резистентность к антибиотикам стала третьей причиной смертности в мире. Больше людей умерло только от сердечно-сосудистых заболеваний.

Врачи прописывают антибиотики, когда они не нужны, — в больницах США фиксируется 30–50 процентов таких назначений, а пациенты нередко перестают принимать лекарства, как только им становится лучше. В сельском хозяйстве антибиотики используются, чтобы нарастить массу животным. Это основные причины появления бактерий, устойчивых к антибиотикам.

Пример решения: Правительство Дании разработало программу DANMAP для надзора за пищевой цепочкой «от фермы до стола» и новое законодательство. Исследователи отмечают, что эти меры обеспечили условия для успешного сдерживания антимикробной резистентности. Кроме того, во всем мире для врачей появились рекомендации по рациональному назначению антибиотиков.

Вызов — изменение климата

Проблема: Из-за использования ископаемого топлива западная часть Северного Ледовитого океана закисляется в 3–4 раза быстрее, чем другие океанские бассейны. Высокая кислотность вод ставит жизнь флоры и фауны. Изменение климата не сулит ничего хорошего и людям: например, согласно данным Всемирного банка, к 2050 году число «климатических беженцев» может составить 200 млн человек.

Пример решения: За климатические проблемы должно взяться правительство: оно может стимулировать компании к уменьшению выбросов на предприятиях и агитировать людей меньше пользоваться личным транспортом.

Известный закон экономики гласит: увеличивается цена — уменьшается спрос. Наполнительные налоги и сборы за неэкологичные действия могут побуждать искать альтернативы — это хорошая возможность применить «мягкую силу» в государственной политике. Таким путем пошло правительство Ирландии: в 2022 году в стране повысили углеродный налог и уменьшили стоимость проезда на общественном транспорте.

Ученые из Чикагского университета разработали дорожную карту по изменению климатической политики. Среди предложений — вкладывать целенаправленные инвестиции в энергоэффективность, учитывать в углеродном налоге и провести реформу программы нефтегазового лизинга. Некоторые из этих рекомендаций начал рассматривать Сенат США.

Вызов — социальное неравенство

Проблема: В книге «Неравенство. Как с ним быть?» экономист Энтони Аткинсон ссылается на опрос исследовательского центра Pew Research Center от 2014 года, который выяснял «у респондентов, какая, на их взгляд, „величайшая опасность сегодня грозит человечеству“. Результат показал, что в США и Европе „наибольшие опасения вызывает проблема неравенства“».

Международное объединение Oxfam в январе 2020 года опубликовало доклад о мировом неравенстве. Выяснилось, что состояние одного процента самых богатых людей в мире более чем вдвое превышает состояние 6,9 миллиарда человек, а женщины и девочки ежедневно тратят 12,5 миллиардов часов на неоплачиваемую работу.

Состоятельные люди могут дать своим детям жилье, хорошую еду, доступ к медицине и возможность учиться в хороших школах и университетах. У детей из бедных семей такой возможности нет. Они начинают свой жизненный путь с менее выгодных позиций, чем их более удачливые сверстники, поэтому добиться успеха трудно — так выглядит «ловушка бедности».

«Бедные начинают с очень низкого уровня капитала на человека, а затем оказываются в ловушке бедности, потому что соотношение капитала на человека фактически падает от поколения к поколению», — пишет экономист Джеффри Сакс.

Пример решения: В 2003 году экономистка Эстер Дюфло вместе с коллегами основала исследовательский центр Jameel Poverty Action при Массачусетском технологическом институте. Цель организации — удостовериться в том, что меры по борьбе с нищетой опираются на научные данные. Одним из главных достижений Дюфло можно считать применение метода рандомизированных контролируемых испытаний, который она позаимствовала из медицины, в исследовании бедности в развивающихся странах.

В своих экспериментах Эстер Дюфло стремилась изучать факторы, способствующие глобальной бедности, и находить решения для борьбы с ней. Например, Эстер сократила прогулы учителей в Индии, поощряя их фотографировать себя каждый день вместе с учениками, а чтобы родители приводили детей на иммунизацию, им полагался стимул — мешочек с чечевицей. В 2019 году Дюфло вместе с коллегами получила Нобелевскую премию по . Подробнее об этом читайте в материале «Опыты на бедных».

Последнее слово

Политики не могут предсказать будущее и наверняка знать, какие реформы окажутся успешными. Опора на фактические данные и исследования помогают принять более эффективные решения, влияющее на жизнь общества. Однако ряд исследователей указывают на разрыв между рекомендациями ученых и действиями чиновников.

Профессор публичной политики Пол Кэрни и социолог Кэтрин Оливер описывают две важные проблемы: зачастую политики апеллируют к эмоциям, чтобы влиять на общественную повестку, а в принятии решений участвуют множество заинтересованных групп, и не каждая считает доказательность определяющим фактором. Возможные решения заключаются в сочетании научных данных с принципами управления (то есть действие с опорой на данные исследований), а также в использовании более доступных форматов, например научно-популярных материалов, чтобы донести ценность результатов научных исследований до широкой публики.

Александр Чулок отмечает, что доказательная политика стала рутиной: невозможно принять решение без данных, на которые можно опереться, а развитие искусственного интеллекта только способствует внедрению принципов доказательности в принятие решений.

Исследователи Джошуа Ньюман и Майкл Минтром считают, что из-за достижений в области технологий искусственного интеллекта представления о доказательной политике следует пересмотреть.

С одной стороны, чат-боты и умные камеры уменьшают количество бюрократии и уровень человеческого фактора в принятии административных решений, а машины могут обработать в любой момент больше информации, чем позволяют возможности человека. С другой стороны, возникают и новые вопросы: можно ли сгенерированную алгоритмами информацию считать «доказательствами» и готовы ли мы предоставить машинам данные для принятия решений, имеющих прямые последствия для жизни граждан?

«„Что будет, если...“ — один из основных вопросов для лиц, принимающих решения. Ответить на него непросто: надо провести имитационное моделирование и рассмотреть множество сценариев, — говорит Александр Чулок. — Поэтому искусственный интеллект может на другом уровне повысить уровень доказательности и снизить сроки исследований в исполнительном производстве и юридической практике. Другой вопрос — полностью полагаться на искусственный интеллект невозможно, и последнее слово всегда останется за конкретным чиновником или владельцем бизнеса».

Реклама. Рекламодатель «Филип Моррис Интернэшнл». Kra23bhaz