количества исследований. Благодаря большой выборке и объединению данных из разных исследований и от разных ученых, вес таких работ как аргументов гораздо выше, чем у отдельных источников.

К сожалению, бывают случаи и откровенной фальсификации данных. Выявить их, не проводя серьезную аналитику, невозможно, и нам остается только следить за публикациями, чтобы своевременно актуализировать свои источники.

Ниже приведу три самых известных примера — исключительно для того, чтобы вы были в курсе и не ссылались на них в своих выступлениях, как на достоверные.

В 1998 году британский врач Эндрю Уэйкфилд опубликовал в журнале The Lancet статью, где предполагалась связь между вакциной MMR (measles, mumps, rubella — корь, паротит, краснуха) и аутизмом. Позже выяснилось, что в описаниях пациентов были искажены важные данные, и журнал отозвал публикацию. BMJ («Британский медицинский журнал») прямо назвал эту историю не просто ошибкой, а сознательным мошенничеством[44].

Дэн Ариели стал фигурантом скандала как соавтор статьи о том, что, если человек подписывает декларацию честности в начале отчета, а не в конце, он якобы меньше врет в этих отчетах. Позже статья была отозвана: разбор аналитиков Data Colada[45] показал очень сильные признаки фабрикации. Корректная формулировка здесь такая: отозвана статья с соавторством Ариели, но не доказан его собственный подлог.

Франческа Джино прославилась исследованиями о честности и моральных решениях, а затем сама оказалась в центре скандала. В нескольких ее статьях независимые исследователи обнаружили признаки подтасовки данных[46]; после внутреннего расследования Harvard Business School сочла обвинения обоснованными и отправила ее в административный отпуск.

Как искать статистику для выступления

Выбирать хорошие издания, где критически относятся к данным, проверяют источники, а также используют peer review — каждая поступающая статья оценивается и рецензируется экспертами.

В медицине наиболее авторитетными считаются журналы Lancet или Кохрейновские обзоры (в последних публикуются только метаанализы высочайшего качества). Самый уважаемый научный журнал (даже семейство журналов) — Nature.

В мире бизнеса уважаемыми изданиями считаются Harvard Business Review (HBR), MIT Sloan. Из российских внимательно относятся к данным «Ведомости» и РБК, обзоры и исследования СберУниверситета, МШУ «Сколково» или ВШЭ (список не полный, конечно). Ссылаться на них в выступлениях вполне корректно: даже если окажется, что издание ошиблось, никто не обвинит вас в использовании плохих источников.

И все же я предпочитаю при подготовке своих выступлений смотреть первоисточники — научные исследования, на которые ссылаются деловые журналы.

Искать в поисковиках и библиотеках. В поисковиках есть сервисы поиска именно по научным статьям, например Google Scholar, в России крупнейшая библиотека — «КиберЛенинка», многие ученые сами публикуют свои статьи на сайте arXiv.org.

Искать с помощью ИИ-моделей. Современные модели отлично ищут и даже читают исследования. Еще несколько лет назад очень остро стояла проблема галлюцинаций (модель могла выдавать то, чего в статьях нет, или даже выдумывать несуществующие статьи), но в последнее время ситуация заметно улучшилась. При запросе к ИИ как раз можно указать, что искать исследования надо в журналах категории Q1 или K1 — с наивысшим рейтингом качества. При этом по-прежнему важно самостоятельно читать и проверять найденные статьи.

Обратиться к специалистам. Их мнение само по себе может стать аргументом. Кроме того, они могут подсказать надежные источники.

Провести исследование или собрать данные самостоятельно. Подготовить опросник для группы, собрать мнения. В сложных ситуациях с высокой ценой ошибки лучше доверить это профессионалам — даже формулировка вопроса может сильно повлиять на результат. Но во многих случаях сгодится и свой опрос — при корректном проведении он будет достаточно веским аргументом.

Третий тип аргументов. Мнение эксперта

Личное мнение спикера может повлиять на аудиторию, но хороший ли это аргумент? Обратимся еще раз к данным опроса «Что лучше всего вас убеждает». Большинство опрошенных ставят мнение выступающего на одно из последних мест в рейтинге. Мнение эксперта стоит в нем намного выше. Разберем, как правильно апеллировать к экспертному мнению в своих выступлениях.

Начнем с неочевидного — даже выдающиеся эксперты могут ошибаться.

Лайнус Полинг, лауреат Нобелевской премии по химии и обладатель множества других наград, в какой-то момент стал пропагандировать прием огромных доз витамина C в качестве средства от всех болезней.

Он призывал пить по 3000 мг витамина С ежедневно (дозу, в пятьдесят раз превышающую допустимую суточную норму), игнорируя исследования, которые доказывали, что такие количества витамина C опасны. В итоге его научная репутация была разрушена, хотя компания, производящая витамины под именем Полинга, существует до сих пор.

Что же считать настоящим экспертным мнением?

В американском суде с 1923 года действовал стандарт Фрая, по которому экспертом считали того, кто признан научным сообществом (имеет дипломы, степени, публикации). Мнение такого человека считалось аргументом для присяжных. Но в 1994 году истец Джейсон Дауберт создал прецедент, доказав, что даже признанный эксперт может ошибаться. Так появился стандарт Дауберта, описывающий признаки мнения эксперта, которое может считаться доказательством.

Вот эти признаки:

• Эксперт помогает разобраться в деле. Его экспертиза не просто еще одно мнение, а необходимый и полезный элемент дела.

• Эксперт делает выводы на основе данных. В его аргументах есть статистика из заслуживающих доверия источников.

• Эксперт формирует мнение на основе надежных и понятных принципов. Он логически объясняет, как именно пришел к своим выводам.

• Эксперт понятным образом применяет свой метод к конкретному случаю. Он показывает, что его данные и методы анализа релевантны делу.

Иными словами, по стандарту Дауберта эксперт должен доказать свою позицию логикой, статистикой, аналогичными историями-кейсами.

Лучшие эксперты так и поступают.

ВОПРОС ИЗ ЗАЛА:

«Если я эксперт, можно ли использовать в качестве аргумента собственное мнение, основанное на интуиции?»

Можно, но это не самый надежный аргумент.

В 2018 году на Всемирном экономическом форуме в Нью-Йорке знаменитый психолог и экономист Даниэль Канеман рассказал о том, при каких условиях интуиция помогает принимать не самые плохие решения (в журнале Forbes опубликован пересказ этого выступления[47]).

По Канеману, для этого необходимо соблюдение трех условий:

• большой опыт в данной теме;

• результат должен быть потенциально предсказуем (скажем, в шахматах работает хорошо, а в казино не работает — так как результат случаен);

• результат решений должен появляться почти сразу (иначе интуиция не тренируется).

Все это похоже на тренировку «белковой нейросети» (то есть человеческого мозга): туда загружается много релевантных данных, и нейросеть выдает результат, не объясняя, как он получен.

В большинстве случаев результат интуитивных решений хуже, чем результат рационального анализа. Но если анализ проводится в спешке и неопределенности, интуиция может его и превзойти.

В 2006 году Ап Дейкстерхёйс и его коллеги из University of Amsterdam поставили эксперимент[48]. Участников просили