Почему - Саманта Клейнберг (2017)

Специфичность зависит от уровня знаний. Если нам мало известно о том, как работает причина и каковы ее основные следствия, мы, возможно, обнаружим только очень косвенные ее доказательства (например, если проанализировать только уровень смертности курильщиков по сравнению со случаями рака легких и их летального исхода). Специфичность не необходимое условие, но сильная прямая зависимость воспринимается с большей готовностью, чем косвенная. В целом, однако, она считается одним из наименее важных критериев[376].

Правдоподобность множества следствий зависит от механизма гипотетической взаимосвязи. Если мы думаем, что защитный эффект велосипедных шлемов заключается в том, что они сокращают вероятность травмы головы, заметное снижение показателей подобных травм при минимальном влиянии на другие виды повреждений будет более убедительно, чем уменьшение риска всех травм. Падение общего количества повреждений можно также объяснить тем, что носители шлемов – более осторожные или опытные велосипедисты, которые с меньшей вероятностью травмируются[377].

Таким образом, специфичность нужно рассматривать совместно с силой взаимосвязи, принимая в расчет предыдущее знание.

• Вызывает ли причина разнообразные следствия, идентичные по силе?

• Что можно сказать о степени следствий этой причины по сравнению с тем, что ожидалось?

Временной характер

Привело ли сокращение подростковой беременности к увеличению просмотров телешоу на эту тему или все было как раз наоборот?

Как мы подробно обсуждали в главе 6, порядок событий – ключ к причинности. Порой, однако, неизвестно, что было сначала: телефонные звонки изменили настрой избирателей или все дело заключалось в грамотно составленном списке на обзвон, поскольку предпочтения голосующих были спрогнозированы исходя из результатов анализа демографических данных?

Упорядочивание последовательности событий – ключ к определению истинного направления причинно-следственной связи.

К примеру, симптомы заболевания, выявленные на ранней стадии, могут предшествовать постановке диагноза, однако в действительности это болезнь вызывает симптомы. Порядок вмешательства и результат видны в выборочном эксперименте, и их также можно узнать из наблюдательных данных по временным рядам (допуская, что измерения проводились достаточно регулярно, если А происходит перед B, это наблюдается последовательно). Однако подобное соображение может создать проблемы при исследованиях единовременных событий. Подобные перекрестные эксперименты делают «моментальный снимок» выборки: к примеру, людей спрашивают, где они живут и какими аллергиями страдают. Но это лишь скажет о ситуации в конкретный момент, и мы не сможем узнать, имел ли некто это заболевание до того, как переехал, и не спровоцировал ли проблему именно переезд.

Хотя приоритет по времени означает, что причина была перед следствием, мы также должны учитывать, сколько времени прошло между ними. Правдоподобность большого временного интервала зависит от уже имеющихся знаний. Если вы видите, как кто-то хочет спуститься по крутому желобу-горке для катания, вы ждете, что он окажется внизу гораздо быстрее, чем если бы горка была менее крутая, так что длительная задержка неправдоподобна в первом случае, а короткая – во втором. Мы могли наблюдать это в психологических исследованиях (см. главу 4), когда участники считали причинную взаимосвязь более вероятной при коротком запаздывании, за исключением случаев, когда им было известно, что механизм действия срабатывает медленнее. Если воздействие асбеста и развитие онкологического заболевания разделяет интервал всего в одну минуту, это крайне невероятно. А вот минута между прочтением информации о калорийности и изменением заказа вполне правдоподобна.