Причинно следственная связь в психологии примеры: ФГБНУ НЦПЗ. ‹‹Общая психопатология››

Автор: | 10.05.2021

Содержание

Причинно-следственные отношения. Фокусы языка. Изменение убеждений с помощью НЛП

Причинно-следственные отношения

Восприятие причинно-следственных отношений лежит в основе наших моделей мира. Эффективный анализ, исследование и моделирование любого рода подразумевают определение причин наблюдаемых явлений. Причинами называются базовые элементы, ответственные за возникновение и существование того или иного явления или ситуации. К примеру, успешное решение проблем основано на нахождении и проработке причины (или причин) отдельного симптома или ряда симптомов этой проблемы. Определив причину того или иного желаемого или проблемного состояния, вы определяете также точку приложения ваших усилий.

Например, если вы считаете, что причиной аллергии является внешний аллерген, вы стараетесь избегать этого аллергена. Полагая, что причиной аллергии является выброс гистамина, вы начинаете принимать антигистаминные препараты. Если же, на ваш взгляд, аллергия вызвана стрессом, вы постараетесь уменьшить этот стресс.

Наши убеждения относительно причин и следствий отражаются в языковом паттерне, в явной или скрытой форме описывающем причинно-следственные связи между двумя переживаниями или явлениями. Как и в случае с комплексными эквивалентами, на уровне глубинных структур подобные взаимосвязи могут быть точными или неточными. К примеру, из высказывания «Критика заставит его уважать правила» не ясно, как именно критическое замечание может

заставить человека, о котором идет речь, развить в себе уважение к неким правилам. Подобная критика может так же легко вызывать противоположный эффект. В этом высказывании опущено слишком много потенциально значимых звеньев логической цепочки.

Разумеется, это не означает, что все утверждения о причинно-следственных отношениях необоснованны. Некоторые из них вполне обоснованны, но не завершены. Другие имеют смысл только при определенных условиях. Фактически утверждения о причинно-следственных отношениях представляют собой одну из форм неопределенных глаголов.

Основная опасность заключается в том, что подобные утверждения чрезмерно упрощены и/или поверхностны. Но большинство явлений возникают в результате множества причин, а не одной-единствен-ной, поскольку сложные системы (например, нервная система человека) состоят из множества двусторонних причинно-следственных связей.

Помимо того, элементы причинно-следственной цепочки могут обладать индивидуальной «дополнительной энергией». То есть каждый из них наделен собственным источником энергии, и его реакцию невозможно предугадать. За счет этого система становится намного сложнее, поскольку энергия не может распространяться по ней автоматически. Как указывал Грегори Бейтсон, если вы бьете по мячу, вы довольно точно можете определить заранее, куда он полетит, рассчитав угол удара, количество силы, приложенной к мячу, трение поверхности и т. д. Если же вы пинаете собаку – под тем же углом, с той же силой, на той же поверхности и т. д., – гораздо труднее угадать, чем закончится дело, поскольку собака обладает собственной «дополнительной энергией».

Нередко причины оказываются менее очевидными, более широкими и систематическими по своей природе, чем исследуемое явление или симптом. В частности, причина спада производства или прибыли может быть связана с конкуренцией, управленческими проблемами, вопросами лидерства, изменением маркетинговых стратегий, изменением технологии, каналами коммуникации или чем-то еще.

То же справедливо для множества наших убеждений относительно объективной реальности. Мы не можем видеть, слышать или ощущать взаимодействие молекулярных частиц, гравитационное или электромагнитное поле. Мы можем только воспринимать и измерять их проявления. Для объяснения подобных эффектов мы вводим понятие «гравитация». Такие понятия, как «гравитация», «электромагнитное поле», «атомы», «причинно-следственные отношения», «энергия», даже «время» и «пространство», во многом произвольно созданы нашим воображением (а не окружающим миром) для того, чтобы классифицировать и привести в порядок наш сенсорный опыт.

Альберт Эйнштейн писал:

Юм ясно видел, что некоторые понятия (например, причинность) не могут быть выведены из данных опыта логически… Все понятия, даже наиболее близкие к нашему опыту, с точки зрения логики являются произвольно выбранными условностями.

Смысл высказывания Эйнштейна заключается в том, что наши чувства в действительности не могут воспринять ничего похожего на «причины», они воспринимают лишь тот факт, что сначала произошло первое событие, а следом за ним – второе. К примеру, последовательность событий можно воспринимать так: «

человек рубит дерево топором», затем «дерево падает», или «женщина говорит что-то ребенку», затем «ребенок начинает плакать», или «происходит солнечное затмение, а на следующий день – землетрясение». По мысли Эйнштейна, мы можем сказать, что «человек стал причиной падения дерева», «женщина стала причиной того, что ребенок заплакал», «солнечное затмение стало причиной землетрясения». Однако воспринимаем мы только последовательность
событий, но не причину, которая является произвольно выбранным внутренним конструктом, применяемым к воспринятой взаимосвязи. С тем же успехом можно сказать, что «причиной падения дерева стала сила гравитации», «причиной того, что ребенок заплакал, стали его обманутые ожидания» или «причиной землетрясения стали силы, действующие на земную поверхность изнутри», – в зависимости от выбранной системы координат.

По Эйнштейну, основополагающие законы этого мира, которые мы учитываем, действуя в нем, не поддаются наблюдению в рамках нашего опыта. Говоря словами Эйнштейна, «теорию можно проверить опытом, но невозможно на основе опыта создать теорию».

Эта дилемма в равной степени относится к психологии, неврологии и, вероятно, любой другой области научного поиска.

Чем ближе мы оказываемся к настоящим первичным взаимосвязям и законам, определяющим наш опыт и управляющим им, тем дальше мы отходим от всего, что подлежит непосредственному восприятию. Мы можем физически ощутить не фундаментальные законы и принципы, управляющие нашим поведением и нашим восприятием, а только их следствия. Если мозг попытается воспринять себя самое, единственным и неизбежным результатом окажутся белые пятна.

Типы причин

Древнегреческий философ Аристотель в работе «Вторая аналитика» выделил четыре основных типа причин, которые необходимо учитывать в любом исследовании и любом аналитическом процессе:

1) «предшествующие», «вынуждающие» или «побуждающие» причины;

2) «удерживающие» или «движущие» причины;

3) «конечные» причины;

4) «формальные» причины.

1. Побуждающие причины – это относящиеся к прошлому события, действия или решения, которые оказывают влияние на настоящее состояние системы через цепочку «действие – реакция» (рис. 24).

2. Удерживающие причины – это относящиеся к настоящему времени взаимосвязи, допущения и ограничивающие условия, которые поддерживают текущее состояние системы (вне зависимости от того, каким путем она пришла в это состояние) (рис. 25).

3. Конечные причины – это относящиеся к будущему задачи или цели, которые направляют и определяют текущее состояние системы, придают действиям значение, важность или смысл (рис. 26).

4. Формальные причины – это базовые определения и образы чего-либо, т. е. основные допущения и ментальные карты.

В поисках побуждающих причин мы рассматриваем проблему или ее решение как результат тех или иных событий и переживаний прошлого. Поиск удерживающих причин приводит к тому, что мы воспринимаем проблему или ее решение как продукт условий, соответствующих текущей ситуации. Размышляя о

конечных причинах, мы воспринимаем проблему как результат мотивов и намерений вовлеченных в нее людей. В попытке найти формальные причины проблемы мы рассматриваем ее как функцию тех определений и допущений, которые применимы к данной ситуации.

Рис. 24. Побуждающие причины

Рис. 25. Удерживающие причины

Рис. 26. Конечные причины

Разумеется, любая из этих причин сама по себе не дает полного объяснения ситуации. В современной науке принято опираться в основном на

механические причины, или предшествующие, побуждающие, по классификации Аристотеля. Рассматривая некоторое явление с научной точки зрения, мы склонны искать линейные причинно-следственные цепочки, которые привели к его возникновению. К примеру, мы говорим: «Вселенная была создана в результате „большого взрыва“, который произошел миллиарды лет тому назад», или «Причиной СПИДа является вирус, проникающий в организм и поражающий иммунную систему», или «Эта организация преуспевает, потому что в какой-то момент предприняла определенные действия». Безусловно, эти объяснения чрезвычайно важны и полезны, однако не обязательно раскрывают все детали упомянутых явлений.

Установление удерживающих причин потребует ответа на вопрос: что сохраняет целостность структуры какого-либо явления вне зависимости от того, как оно возникло? Например, почему у многих ВИЧ-инфицированных нет никаких симптомов заболевания? Если Вселенная начала расширяться после «большого взрыва», то что определяет скорость, с которой она расширяется сейчас? Какие факторы могут остановить процесс ее расширения? Наличие или отсутствие каких факторов может привести к неожиданной потере прибыли или к полному развалу организации вне зависимости от истории ее создания?

Поиск конечных причин потребует исследования потенциальных задач или исходов тех или иных явлений. Например, является ли СПИД наказанием человечеству, важным уроком или частью эволюционного процесса? Вселенная – это всего лишь игрушка Бога или у нее есть определенное будущее? Какие цели и перспективы приносят организации успех?

Определение формальных причин для Вселенной, успешной организации или СПИДа потребует исследования базовых допущений и интуитивных прозрений относительно этих явлений. Что именно мы имеем в виду, когда говорим о «Вселенной», «успехе», «организации», «СПИДе»? Какие допущения мы делаем относительно их структуры и природы? (Подобные вопросы помогли Альберту Эйнштейну по-новому сформулировать наше восприятие времени, пространства и структуры Вселенной.)

Влияние формальных причин

Во многих отношениях язык, убеждения и модели мира выступают в роли «формальных причин» нашей реальности. Формальные причины связаны с базовыми определениями некоторых явлений или переживаний. Само по себе понятие причины является разновидностью «формальной причины».

Как видно из термина, формальные причины в большей степени ассоциированы с формой, чем с содержанием чего-либо. Формальной причиной явления является то, что дает определение его сущности. Можно сказать, что формальная причина человека, к примеру, есть глубинная структура взаимосвязей, закодированная в индивидуальной молекуле ДНК. Формальные причины тесно связаны с языком и ментальными картами, на основе которых мы создаем свои реальности, интерпретируя и обозначая ярлыками наш опыт.

Например, мы говорим «лошадь», имея в виду бронзовую статую животного с четырьмя ногами, копытами, гривой и хвостом, потому что этот объект обладает формой или формальными характеристиками, которые в нашем сознании ассоциируются со словом и понятием «лошадь». Мы говорим: «Из желудя вырос дуб», поскольку определяем нечто, наделенное стволом, ветками и листьями определенной формы, как «дуб». Таким образом, обращение к формальным причинам является одним из основных механизмов «Фокусов языка».

На самом деле формальные причины способны больше сказать о том, кто воспринимает явление, чем о самом явлении. Определение формальных причин требует раскрытия наших собственных базовых допущений и ментальных карт, связанных с предметом. Когда художник, подобно Пикассо, приделывает руль велосипеда к велосипедному седлу, чтобы получилась «голова быка», он обращается к формальным причинам, поскольку имеет дело с важнейшими элементами формы предмета.

Этот тип причин Аристотель называл «интуицией». Для того чтобы исследовать что-либо (например, «успех», «выравнивание» или «лидерство»), необходимо иметь представление о том, что это явление в принципе существует. Например, попытка определить «эффективного лидера» подразумевает интуитивную уверенность в соответствии таких людей определенному образцу.

В частности, поиск формальных причин проблемы или результата подразумевает исследование наших базовых определений, допущений и интуитивных представлений относительно этой проблемы или результата. Определение формальных причин «лидерства», или «успешной организации», или «выравнивания» требует исследования базовых допущений и интуитивных представлений относительно этих явлений. Что конкретно мы имеем в виду, говоря о «лидерстве», «успехе», «организации» или «выравнивании»? Какие предположения мы делаем относительно их структуры и сути?

Вот хороший пример влияния, которое оказывают формальные причины. Один исследователь, надеясь отыскать закономерность между применявшимися способами лечения, решил опросить людей, находящихся в состоянии ремиссии после терминальной стадии рака. Он заручился разрешением местных властей и отправился собирать данные в региональный центр медицинской статистики. Однако в ответ на просьбу найти в компьютере список людей, находящихся в ремиссии, сотрудница центра ответила, что не может предоставить ему эту информацию. Ученый объяснил, что имеет на руках все необходимые бумаги, но проблема оказалась не в этом. Оказывается, в компьютере не было категории «ремиссия». Тогда исследователь попросил выдать ему список всех больных, которым десять-двенадцать лет назад ставили диагноз «терминальная стадия рака», а также список тех, кто умер от рака за прошедший период. Затем он сравнил оба списка и выявил несколько сотен людей, которым ставился соответствующий диагноз, но сообщений об их смерти от рака не поступало. Исключив тех, кто переехал в другой регион или умер по другим причинам, исследователь наконец получил около двухсот фамилий людей, находящихся в состоянии ремиссии, но не попавших в статистику. Поскольку у этой группы не было «формальной причины», для компьютера они просто не существовали.

Нечто подобное случилось с другой группой исследователей, которых также интересовало явление ремиссии. Они опрашивали врачей, чтобы найти имена и истории болезни людей, находившихся в ремиссии после терминальной стадии заболевания. Однако врачи отрицали наличие таких пациентов. Сначала исследователи решили, что ремиссия встречается гораздо реже, чем они думали. Но в какой-то момент один из них решил изменить формулировку. На вопрос о том, были ли на их памяти случаи «чудесного исцеления», врачи отвечали не задумываясь: «Да, разумеется, и не один».

Иногда сложнее всего установить именно формальные причины, потому что они являются частью наших неосознанных допущений и посылок, подобных воде, которую не замечает плавающая в ней рыба.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Ассоциации и причинно-следственные связи исследования в клинической психологии

Выявленная ассоциация между изучаемыми в ходе исследования признаками еще не дает оснований говорить о наличии причинно-следственных связей между ними. Эта проблема особо актуальна в исследованиях с неэкспериментальным дизайном. «Золотое» правило гласит: корреляция не эквивалентна причинности (correlation does not equal causation) (Barker C. [et al.], 2002). Корреляционные связи между изучаемыми признаками могут лишь наводить на мысль о наличии причинно-следственных связей, но еще не позволяют с уверенностью делать подобное утверждение. В клинической психологии, как и в медицинских науках, исследователь имеет дело с вероятностными, а не детерминистскими закономерностями. Так, если мы говорим о том, что неблагоприятные социально-демографические характеристики могут повышать риск аффективных расстройств у пациента, это еще не означает, что речь идет о непосредственных причинно-следственных связях. Аналогично, если делается вывод о том, что интервенционное воздействие сопровождается положительным эффектом, то подразумевается, что интервенция создает условия, когда вероятность позитивных сдвигов повышается, однако это не значит, что положительные сдвиги неизбежны в каждом случае.

Причинно-следственная связь между анализируемыми в исследовании показателями теоретически возможна при соблюдении ряда условий (Haynes S. N., O’Brien W. H., 2000). Во-первых, между двумя показателями должна иметься ковариация — математически доказанная зависимость. Поскольку суждение о наличии такой зависимости основано на статистических критериях, требуется критическая оценка валидности статистических выводов. Вопросы, связанные с ее обеспечением, рассматривались в главе 4, однако, резюмируя сказанное, можно указать следующие важнейшие виды угроз валидности статистических выводов, требующих критической оценки:

  • Низкая статистическая сила исследования. Это обстоятельство может приводить к некорректному выводу об отсутствии связи показателей, тогда как фактически такая связь имеется.
  • Неверные допущения, приписываемые статистическим тестам. Выраженность реального эффекта может быть как заниженной, так и завышенной.
  • Повторные измерения («забрасывание сетей», fishing) и связанная с этим ошибка. Повторные многочисленные измерения, направленные на выявление статистически достоверных ассоциаций, могут искусственно завышать вероятность их выявления, если не вносится соответствующая поправка.
  • Ненадежность измерений. Ошибка, закрадывающаяся в измерения, снижает выраженность ассоциации между двумя изучаемыми переменными и повышает или снижает выраженность ассоциаций трех переменных и более.
  • Сужение диапазона анализируемой переменной. Такое искусственное сужение способно снизить выраженность ассоциации между этой и другой переменной.
  • Ненадежность внедряемого лечения. Если планируется внедрение лечения в стандартной форме, а эффективность этого лечения изучалась при его использовании в ограниченных масштабах у части испытуемых, эффективность полномасштабного лечения может быть недооценена.
  • Влияние внешних переменных в условиях эксперимента. Условия, связанные с организацией экспериментального исследования, могут усиливать влияние ошибки, что делает более затруднительным выявление эффекта.
  • Гетерогенность изучаемых единиц наблюдения. Повышенная вариабельность оцениваемой зависимой переменной увеличивает ошибку и затрудняет выявление связи.
  • Неточная оценка выраженности эффекта. Неправильно выбранные статистические методы могут систематически занижать или завышать выраженность эффекта (Shadish W. R. [et al.], 2001).

Во-вторых, суждение о причинно-следственных связях не должно противоречить законам логики. Исследователя подстерегают многочисленные риски, например логические заблуждения при обсуждении вопроса о причинно-следственной связи между изучаемыми явлениями (Damer T. E., 2009). Опираясь на классификацию Аристотеля, Г. Селье выделил 8 основных типов логических заблуждений:

  • От привходящего: когда привходящий факт принимается за существенный. Например, данный гормон белый, вывод — все гормоны белые.
  • Secundum quid («следует из общего» — лат.) — ошибочное распространение общего правила на частный случай и наоборот, без учета изменяющихся обстоятельств (например, если стресс вызывает дегенерацию вилочковой железы, то у крысы с удаленными надпочечниками стресс должен повлечь за собой такую же дегенерацию; на самом деле стресс воздействует на вилочковую железу через надпочечники, поэтому его действие блокируется при их удалении).
  • Неверные заключения — особый способ убеждения за счет отвлечения внимания на какой-либо посторонний факт (например, нападки на приверженцев теории вместо доказательства ее сложности).
  • Предрешение основания — выдвижение в качестве доказательства того, что само требует доказательства; выбор таких посылок, которые заранее предопределяют вывод еще не доказанных посылок (например, отрицание довода на том основании, что он «ненаучен», что также нужно доказать).
  • Ошибка следования — рассуждение от последовавшего события к его условию (например, удаление паращитовидной железы вызывает судороги, следовательно, судороги указывают на отсутствие гормона паращитовидной железы).
  • Non sequitur («не следует» — лат.) — обоснование заключения исходя из недостаточного или ложного факта (например, холод является стрессором, холод вызывает дрожь, следовательно, дрожь является неспецифическим проявлением действия всех стрессоров).
  • Post hoc ergo propter hoc («после этого — значит, по причине этого» — лат.) — если изменение появляется после воздействия какого-либо фактора, оно должно быть обусловлено этим фактором (например, если эксперимент удался весной, но не удался осенью, его успех зависит от смены времен года)
  • Ошибка совмещения множества вопросов — неправомерное объединение нескольких вопросов в один (например, почему кортизон является самым полезным из всех кортикоидов? В данном случае утверждение о полезности кортизона некорректно вводится как доказанный факт) (Селье Г., 1987).

В-третьих, обоснование возможного наличия причинно-следственных связей предполагает отсутствие альтернативных объяснений выявленной ассоциации. Однако на практике такие альтернативные объяснения часто могут существовать и всегда требуют специального рассмотрения при обсуждении и интерпретации полученных результатов .

Пример
Выявлена ассоциация между признаками А и В. Так, может быть выявлена статистически достоверная связь (положительная корреляция) между уровнем эмпатии психотерапевта (признак А) и эффектом психотерапии (признак В). При этом возможны несколько допущений (инференций) относительно причинно-следственных связей, которые схематично отражены на рис. 53. Во-первых, признак А может быть причинно значимым, а признак В — следствием (более развитая эмпатия психотерапевта способствует выздоровлению клиента, см. вариант 1). С другой стороны, не исключено, что признак В является причиной, а признак А — следствием (выздоровление пациента на фоне лечения вызывает большую эмпатию со стороны психотерапевта, см. вариант 2). Часто встречается и такая ситуация, когда выявляемая ковариация признаков А и В целиком объясняется влиянием неучтенного признака С.

Внушаемость пациента может влиять как на эффективность психотерапии, так и на формирование большей эмпатии со стороны психотерапевта. Такой третий фактор С (вариант 3) выступает в роли конкурирующего при объяснении причинности и существенно снижает внутреннюю валидность исследования. Фактор С в такой ситуации является искажающим и подробно обсуждается в соответствующем разделе. Еще одно возможное объяснение выявленным ассоциациям состоит в допущении того, что фактор А влияет на фактор В, но не напрямую, а опосредованно, через фактор D. В таком случае D обозначается как медиатор, так как выполняет посредническую миссию (см. вариант 4). Эмпатия психотерапевта может способствовать более глубокому самоанализу пациента. Это, в свою очередь, способствует лучшему исходу проводимого лечения.

Наконец, не исключена и такая ситуация, когда выраженность ассоциации факторов А и В зависит от воздействия фактора Е и его уровня. Фактор Е в этом случае выступает в роли модератора, как своеобразный клапан, фильтр (см. вариант 5). В роли модератора могут выступать форма психологического нарушения у пациента (тревога или депрессия), социально-демографические характеристики. Так, если эмпатия психотерапевта лучше реализуется при работе с пациентами-женщинами, можно сказать, что причинно-следственная связь между эмпатией и эффективностью терапии модифицируется полом пациента, пол выступает в качестве признака-модератора.


Наличие фактора-медиатора и фактора-модератора в выявленной ассоциации не столь критично для внутренней валидности исследования, как наличие искажающего фактора, так как в целом присутствие медиатора или модератора не дискредитирует выявленную ассоциацию, однако такую возможность следует рассматривать и обсуждать. Кроме того, имеются и специальные статистические методы, направленные на оценку возможного присутствия факторов-медиаторов и модераторов.

Есть еще одно возможное объяснение, которое часто не учитывается, но требует рассмотрения. Ассоциация может отражать концептуальное искажение (conceptualconfound): смысл переменных А и В может быть близок. Так, эмпатия психотерапевта (особенно если ее оценивает пациент) может в определенной степени отражать эффект психотерапии, тогда выявленная ассоциация отражает связь разных сторон эффективности психотерапии.

Итак, при планировании дизайна исследования требуется предусмотреть сбор данных в таком объеме, который позволит проанализировать влияние третьей переменной, включая эффект медиатора и модератора, концептуального искажения, чтобы прийти к обоснованному заключению о наличии связи между изучаемыми показателями.

Выделяют ряд позитивных аргументов, подтверждающих возможность причинно-следственной связи между изучаемыми признаками. Эти аргументы были предложены Остином Брэдфордом Хиллом (Austin Bradford Hill) и известны в литературе как критерии Хилла. К числу таких аргументов относятся:

  • выраженность ассоциации ;
  • биологическая обоснованность гипотезы;
  • согласованность полученных результатов с результатами других исследований;
  • последовательность событий во времени;
  • зависимость эффекта от выраженности воздействия (зависимость типа «доза — эффект») (Hill A. B., 1965).

Для анализа гипотезы представляется важным учет выраженности выявленной ассоциации. Тогда допустимо сделать вывод о том, в какой степени само по себе изучаемое воздействие может повлиять на риск развития заболевания, а следовательно, какова вероятность того, что между воздействием и заболеванием существует причинноследственная связь. Чем сильнее выявленная ассоциация ; т. е. чем больше увеличение (или уменьшение) риска, тем меньше вероятность того, что эффект связан с воздействием какого-либо неучтенного постороннего фактора.

Пример
Исследование эпидемиологии синдрома внезапной смерти младенцев выявило, что в Скандинавских странах риск смерти ребенка выше в 4,1 раза, если мать курила во время беременности. Для того чтобы объяснить такое ощутимое возрастание риска, не связанное с причинным влиянием курения матери, следует допустить существование какого-то иного, неучтенного фактора, который во много раз чаще наблюдается среди курящих женщин по сравнению с некурящими беременными и который сам по себе существенно влияет на риск синдрома внезапной смерти младенцев.

Приведенные рассуждения не означают, что ассоциация малой выраженности не может отражать причинно-следственную связь между явлениями. Можно лишь говорить о том, что в подобных случаях затруднительно исключить альтернативные объяснения.

Поверить в реальность причинно-следственной связи, стоящей за выявленной ассоциацией, становится гораздо легче, если известны конкретные биологические механизмы, объясняющие, каким образом анализируемое патологическое воздействие может повлиять на риск заболевания.

Пример
Выявленная ассоциация между симптомами депрессии у матери во время беременности и риском задержки внутриутробного развития плода может быть обоснована, если принять во внимание повышенную вероятность патологии фетоплацентарного кровообращения, изменений гормонального профиля, нарушений питания женщины на фоне депрессии. В свою очередь, эти факторы оказывают негативное влияние на рост и развитие плода (Кельмансон И. А., 2015).

Поскольку вывод о биологической обоснованности зависит от уровня медицинских и клинико-психологических знаний на конкретном этапе, отсутствие достоверных сведений о биологической обоснованности гипотезы не исключает реальной причинно-следственной связи.

Наиболее убедительными выявленные ассоциации становятся тогда, когда сходные результаты дают многочисленные исследования, проведенные различными авторами, в различных условиях, в различных по своим демографическим и социальным характеристикам популяциях, с использованием различных методик. Отдельное исследование может быть подвержено влиянию неучтенной систематической ошибки или факторов, искажающих результаты, но трудно предположить, что многочисленные исследования могут испытывать на себе постоянное влияние подобных обстоятельств. Итак, согласованность с результатами других исследований является одним из наиболее веских аргументов в пользу реального существования причинно-следственной связи. Примером могут служить данные о связи курения матери во время беременности с повышенным риском нарушений поведения детей раннего возраста: подобная ассоциация была выявлена в ходе многочисленных исследований, проведенных в большинстве промышленно развитых стран мира. Напротив, отсутствие согласованности результатов должно сильно настораживать при попытке обосновать причинно-следственные связи.

Логично также предположить, что при наличии реальной причинно-следственной связи воздействие должно предшествовать результату, а временной промежуток, разделяющий эти события, должен соответствовать представлениям о биологических механизмах, лежащих в основе этой связи. Иными словами, предполагаемое патогенное воздействие должно предшествовать заболеванию, которое рассматривается как его следствие, а предполагаемое лечебное мероприятие — предшествовать по времени тому позитивному эффекту, который рассматривается как его результат. К сожалению, часто представляется затруднительным точно установить такую последовательность событий. Характеристики многих потенциальных причинных факторов могут существенно меняться, как только у пациента проявятся первые симптомы заболевания. В частности, это касается уровня физической активности, особенностей диеты. Подобные изменения могут быть как преднамеренными, так и связанными с непосредственным течением заболевания. Аргументация в пользу того, что анализируемое воздействие реально предшествует развитию того или иного эффекта, наиболее убедительна для проспективных когортных или интервенционных (экспериментальных) исследований. Однако даже в подобных ситуациях могут возникнуть трудности в интерпретации результатов, если временной промежуток между воздействием и анализируемым эффектом достаточно короткий.

В качестве довода в пользу причинности традиционно рассматривается существование зависимости по типу «доза — эффект», т. е. наличие градиента риска, связанного с уровнем воздействия.

Пример
Частота нарушений дыхания во время сна выше у детей первого года жизни, матери которых выкуривали во время беременности 10 и более сигарет в сутки, чем у детей, матери которых выкуривали менее 10 сигарет в сутки. В свою очередь, частота нарушений дыхания во время сна выше у тех детей первого года жизни, матери которых во время беременности выкуривали менее 10 сигарет в сутки, чем у детей, родившихся у некурящих матерей. Это обстоятельство может служить дополнительным аргументом в пользу существования причинно-следственной связи между курением матери во время беременности и риском нарушений дыхания во время сна у ребенка первого года жизни.

Трудность использования данного критерия состоит в том, что, с одной стороны, существование зависимости «доза — эффект» не означает причинно-следственного характера выявленной ассоциации, так как она может отражать воздействие неучтенного фактора, стоящего за такой ассоциацией и реально обусловливающего риск. С другой стороны, отсутствие подобного градиента также не может рассматриваться как абсолютный аргумент против существования причинно-следственной связи:

  • в ряде случаев не представляется возможным четко ранжировать уровень воздействия и выраженности эффекта;
  • многие медико-биологические феномены, с которыми сталкиваются клинические психологи, подчиняются принципу «все или ничего», т. е. воздействие должно достигнуть определенного уровня, чтобы вызвать эффект.

Очевидно, выявляемые ассоциации требуют к себе весьма критичного отношения. Следует учитывать все имеющиеся аргументы и с осторожностью выносить суждения о реальной причинно-следственной связи анализируемых явлений.

Философский анализ причинно-следственных связей процесса «Здоровье-болезнь» Текст научной статьи по специальности «Прочие медицинские науки»

Литература

1. Гегель Г.Ф. Энциклопедия философских наук. М.: Наука, 1972. Т. 3. 510 с.

2. Кузнецов В.Ю. Мифологема социального времени / Мар. гос. ун-т. Йошкар-Ола, 2006. 232 с.

3. Кульков Ю.П. Мировоззрение в познании природы: науч. издание / Мар. гос. ун-т, Йошкар-Ола, 2005.

4. Малое Д.А., Феизое Э.З. Объективация субъективного как философская проблема. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2004.138 с.

СТЕПАНОВ АЛЕКСЕЙ ГЕОРГИЕВИЧ — кандидат философских наук, доцент кафедры философии и методологии науки, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары ([email protected]).

STEPANOV ALEKSEI GEORGIEVICH — candidate of philosophical sciences, assistant professor of Philosophy and Methodology Science Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.

УДК 616-092.11:13

В.Л. СУСЛИКОВ, H.В. ТОЛМАЧЕВА

ФИЛОСОФСКИЙ АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ ПРОЦЕССА «ЗДОРОВЬЕ<->БОЛЕЗНЬ»

Ключевые слова: причинность, причина, следствие, условие, здоровье, болезнь.

Рассмотрены два различных подхода к анализу понятия причинно-следственных связей процесса «здоровье<->болезнь». Показана сущность диалектического понимания, которая состоит в признании взаимодействия — как основы причинно-следственной связи. Впервые в настоящем исследовании даётся новое философское определение категориям «здоровье», «болезнь».

V.L. SUSLIKOV, N.V. TOLMACHYOVA PHILOSOPHICAL ANALYSIS OF CAUSE-EFFECT RELATIONS OF «HEALTH<->DISEASE» PROCESS

Key words: causality, cause, effect, condition, health, disease.

Two different approaches to the analysis of causal relation’s notion: metaphysical and dialectical, were considered. The essence of dialectical understanding, consisting of interactions’ recognition as the base of cause-effect relation, was shown. For the first time In the present investigation the new philosophical definition of categories «health», «disease» is given.

Причинность — одна из кардинальных в научном мышлении проблема -является важнейшим принципом научно-теоретического познания в целом. В познании медико-биологических явлений причинность играет особо важную роль, являясь методологической основой учения об этиологии, теории патогенеза, создания эффективной системы терапии и профилактики заболеваний. «Этиология как учение может развиваться только на основе каузальности и детерминизма как основных категорий диалектического метода мышления», -указывал известный теоретик медицины И.В. Давыдовский [4]. Можно согласиться с утверждением о том, что степень зрелости медицинской науки зависит от глубины познания ею причинно-следственных связей [5].

Современная отечественная медицина признает детерминированность всех патологических процессов. Имеется весьма обширная литература по вопросу о причинности в медицине. На первый взгляд, создаётся впечатление о единодушии отечественных философов и теоретиков медицины в выборе исходных позиций анализа проблемы: все ссылаются на диалектико-материалистическую методологию. Однако на деле оказывается, что теоретическая трактовка принципа причинности является вовсе не однозначной. Многие важные для теоретической и практической медицины стороны проблемы причинности, в частности роль внутреннего и внешнего причинного основания в возникновении и течении болезней, разграничение причинных и условных форм, причинно-следственных связей трактуются ошибочно. Сам термин «причинность» в медицинской научной литературе употребляется в различных значениях: причинность отождествляется с классическим детерминизмом, с предсказуемостью, со связью состояний, а категории «причина», «следствие» и «условие», раскрывающие сущность причинности, медиками практически не используются или используются в бытовом значении.

В эпоху социально-экономических преобразований, появления новых форм собственности, реформирования функций государственных надзорных органов привели к масштабным изменениям в обществе, нарушению качества компонентов экологической системы и среды обитания. В условиях нарушенного экологического равновесия в биосфере происходит обострение проблем окружающей среды и здоровья населения. Во многих научно-исследова-тельских работах проблема ухудшения здоровья нации неотрывно связана с воздействием неблагоприятных факторов окружающей среды.

Экологические проблемы, их обострения характерны для всех высокоразвитых стран и промышленных регионов. Техногенное воздействие и неблагоприятные факторы окружающей среды существенно влияют на внутреннюю среду организма, оказывая неблагоприятное воздействие на многие системы и защитноадаптационные возможности, что ведет к снижению защитных сил организма, иммунитета, сопротивляемости к возбудителям инфекционных заболеваний и повышению чувствительности к неинфекционной патологии.

В настоящее время приоритетным вопросом охраны здоровья населения является оценка ответной реакции организма на воздействие факторов окружающей среды. Оценка здоровья населения по уровню ответной реакции организма на комплексное воздействие факторов риска позволяет интегрально учитывать их комплексное влияние, в том числе неидентифицированных, с учетом возможного эффекта суммации, а также последствий преобразования химических веществ в окружающей среде. Повышение чувствительности к воздействию необратимых факторов природной среды отмечается у детей. В связи с этим большинство на-учно-исследовательских работ направлено на изучение причинно-следственной зависимости уровня здоровья от внешних факторов воздействия у детей.

Целесообразность подобных исследований продиктована необходимостью реализации основных положений доктрины экологической безопасности РФ от 21. 08.02 г. № 1225, ФЗ «О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения», ФЗ № 7-ФЗ от 10.01.02 г. «Об охране окружающей среды», Постановлением Правительства РФ «Об утверждении Положения о социаль-но-гигиеническом мониторинге» № 426 от 01.06.00 г. и другими документами.

Актуальность исследований значительно возрастает на фоне ухудшения медико-демографических показателей, характеризующих состояние общественного здоровья населения, особенно в промышленно развитых регионах и городах. С этих позиций особый интерес представляет санитарно-гигиеничес-кая оценка факторов риска здоровью населения Чувашии, где продолжается тенденция ухудшения показателей общественного здоровья населения. Все это требует поиска причин, влияющих на здоровье, и разработки мер по оздоровлению среды обитания и укреплению здоровья населения.

Рассматривая актуальность проблемы с позиций характера детерминации жизнедеятельности человека в современный период развития социальной сферы и антропобиосферы, следует отметить, что эта работа является методологической предпосылкой последовательного научного подхода к представлению о диалектическом единстве организма и его внешней и внутренней среды. Ф. Энгельс, сформулировавший основные принципы понимания жизни, указал, что сущность ее заключается в постоянном обмене веществ между организмом человека и окружающей его средой, в результате чего постоянно обновляется его химический состав. При этом организм избирательно строит себя из условий своей внешней среды, и эта избирательность обусловлена его наследственной основой, которая не имеет ничего общего с виталистическими мистическими силами и сама представляет собой ассимилированные и превращенные в процессе филогенеза во внутренние механизмы наиболее существенные условия внешней среды.

Детерминация заключается в том, что внешние воздействия на организм преломляются через внутренние условия его жизнедеятельности, его наследственные механизмы, в результате чего следствие — ответные реакции организма — формируется как синтез внешнего и внутреннего. В=В’. Здесь воздействие А на В есть причина, а вызываемое этим воздействием изменение В есть следствие В’. Сведение причины возникновения и развития вещи к воздействию другой вещи обусловливает значительные трудности в области познания. Такое представление не вскрывает истинную причину изменений, а лишь переносит трудность объяснения причинности с одного тела на другое.

Таким образом, сущность метафизического понимания причинности сводится к признанию однонаправленности (линейности) причинного действия: тела — носители причинного действия — рассматриваются как пассивные, инертные, качественно не изменяющиеся.

Сущность диалектического понимания причинности состоит в признании взаимодействия — основы причинно-следственной связи. В категории причинности отражается необходимая, генетическая связь между взаимодействием явлений и их изменением. «Взаимодействие, — писал Ф. Энгельс, — является истинной causa finalis (конечной причиной) вещей» [11]. В каждом причинно-следственном отношении не только причина влияет на следствие, но и следствие активно влияет на свою причину, т.е. причина и следствие находятся в отношении активного взаимодействия. Причинное взаимодействие, включая в себя как внешнюю, так и внутреннюю связь явлений, служит причиной возникновения новых явлений.

Таким образом, всякая причина возникновения и развития материальных образований содержится в них самих и представляет собой взаимодействие элементов, их образующих. Взаимодействие, выступающее в роли причины, есть процесс взаимного влияния тел, при котором происходит обмен результатами этого влияния, в силу чего каждое из взаимодействующих явлений порознь нельзя определить как причину.

Для объяснения и описания реальных процессов, таким образом, необходимо иметь представление о двух видах причин: 1) причина как взаимодействие вещей, элементов, тенденций; 2) причина как взаимодействие внешнего с внутренним.

Понимание причины как взаимодействия внутреннего с внешним особенно важно для медико-биологических исследований, имеющих дело со сложными органическими системами, изменения которых зависят «…от двух факторов: природы самого организма и природы окружающих условий» [3]. Такое понимание имеет место в современной теории и практике медицины. Подробно оно впервые было рассмотрено известным теоретиком медицины профессором И.В. Давыдовским в 1962 г. Автор акцентирует внимание на самом понятии «этиология», на принципе единства организма и среды, т.е. внутреннего и внешнего: «Если этиология — это учение о законах связи явлений, т.е. отношение вещей, например, организма и микроба, то, очевидно, и причину болезни следует искать в самом отношении, где интегрально и безраздельно, в единстве сливаются все слагаемые, образующие отношение» [4]. Любое заболевание зависит не только от характера внешних воздействий (физического, химического, биологического), но и в равной степени от внутреннего состояния организма (его иммунитета, возраста, пола, вида, конституции и т.д.). А.А. Сохин, анализируя проблемы инфекционной патологии и иммунологии, отмечает: «Причину инфекции мы усматриваем в процессе специфического взаимодействия внешнего фактора (патогенный возбудитель) с внутренней средой (иммунореактивность организма). Диалектический путь познания каузальных связей в инфекции должен идти от исследования причинных факторов к их взаимодействию, а через него к обнаружению противоречивой сущности инфекционного процесса» [10].

К сожалению, диалектические концепции в этиологии крайне малочисленны, а представление о причинности чаще всего «недиалектичны» и «шаблонны». Наиболее распространенной среди патологов является точка зрения, согласно которой причина болезни отождествляется лишь с одним из нозологических факторов (микроб, вирус), условия рассматриваются как факторы, внешние для причины, а посему специфика следствия связывается только с причиной как главным фактором. Это — концепция монокаузализма в теории патологии, берущая своё начало из глубин XVIII в., имеет в качестве методологического основания философскую концепцию механистического детерминизма. Особого сожаления, с нашей точки зрения, заслуживает тот факт, что подобная трактовка причинности в медицине даётся в большинстве учебников для медицинских институтов.

Как убедительно свидетельствует опыт последних лет — отождествление отдельных патогенетических факторов с причинами, абсолютизация их роли в возникновении болезни приводят к серьёзным диагностическим заблуждениям и ошибкам в назначении терапевтических и профилактических воздействий. Как справедливо указывал A.A. Сохин: «переоценка значения ряда лечебных и дезинфекционных средств, направленных главным образом на возбудителя, явилась результатом преувеличения этиологической роли возбудителя, отождествления его с причиной инфекции. Как бы важны и эффективны ни были эти мероприятия, они не смогут заменить или исключить целесообразных воздействий на резистентность организма» [10].

Понимание причины болезни как взаимодействия внутреннего и внешнего причинного основания необходимо отличать от концепции абсолютной эквивалентности всех условий, принципа поликаузальности, полиэтиологичности болезней, методологическая ошибочность которых в том, что в этих теориях причины и условия отождествляются. Например, М.З. Малышева, цитируя М.А. Жуковского, замечает: «Ряд факторов может явиться причиной эндокринных заболеваний. К этим факторам относятся травмы, инфекционные болезни, местные расстройства кровообращения, неправильное питание, опухоли, фактор наследственности,

процессы аутоиммунизации, поражения ЦНС и др.» [8]. Но особенно противоречивы этиологические концепции, в которых причины и условия «на словах» разделяются, «на деле» же — фактически отождествляются. В качестве примера сошлемся на позицию академика А. Д. Адо: «Причиной болезни называется тот фактор, который вызывает заболевание и сообщает ему специфические черты. Например, причиной лучевой болезни является ионизирующая радиация, причиной инфекционной болезни — патогенные микробы». Условиями, по мнению А.Д. Адо [2], являются факторы, «влияющие на возникновение и развитие болезней», но не являющиеся «обязательными» для них. Разделив причины и условия на внутренние и внешние, автор, по сути дела, отождествил их: «К внутренним условиям, способствующим развитию болезни, относят наследственное предрасположение к заболеванию, патологическую конституцию, ранний детский и старческий возраст, к внешним — конституцию, возраст, пол». Подобная концепция едва ли может способствовать раскрытию сущности патологических процессов.

С точки зрения М.З. Малышевой [8], материалистическая теория причинности — важнейшее методологическое требование, учёт которого в равной степени необходим как клиницисту, так и теоретику медицины — это рассмотрение любой конкретной причинной связи как целостной системы, структуру которой составляют три обязательных компонента: причина, следствие (действие), условия. Условия — не внешний по отношению к причинности элемент (как чаще всего он сегодня трактуется), а неотделимый момент причинно-следственной структуры. Понятием «условие» в диалектическом материализме охватываются различные обстоятельства и предпосылки для реализации причинно-следственной связи. Условие — это комплекс явлений и событий, существующих в пространстве и времени вместе с причиной (или причинами), но непосредственного действия не производящих. Однако их наличие влияет на каузальную зависимость и делает возможным возникновение действия. Различие между «причиной» и «условием», естественно, имеет место, но оно не абсолютно, а относительно: то, что мы называем «условием» в конкретной каузальной связи, становиться «причиной» в другом каузальном отношении. Только в фиксированном отношении разграничение «причины» и «условия» определенно: в этом случае «причиной» будет называться относительно активный фактор, производящий затем следствие; «условием» -фактор, относительно пассивный, но вместе с тем безусловно влияющий на результат, вызываемый «причиной». Разграничение обусловливающих факторов на относительно активные (причины) и относительно пассивные (условия), действительно, во многом снимает трудности, возникающие в познании и практическом использовании объективных связей, так как акцентирует внимание на том, что производит, вызывает конкретное явление при данных условиях. По мнению Г.А. Свечни-кова [9], «условие» — это совокупность взаимодействий данного тела с другими телами, за исключением тела, находящегося с ним в причинном отношении.

М.З. Малышева, глубоко проанализировав философские аспекты проблемы причинности, заключила: «внутренними условиями болезни являются факторы, заложенные в самом организме и связанные с его специфическими индивидуальными особенностями и структурой: конституция организма, пол, возраст, функциональные особенности отдельных систем и органов (кроме непосредственно подвергнутых данному заболеванию), наличие витаминов, гормонов и др. внутренние факторы, являющиеся необходимыми участниками в возникновении следствия, определяющие во многом характер, «силу» заболевания, отдельные его стороны» [8].

Высоко оценивая глубокий философский анализ причинно-следственных связей в возникновении болезней, проведенный М.З. Малышевой, которая ограничилась только действием внутренних причинных факторов, т.е. перешла на сторону коституционализма, следует признать односторонность действия без учёта внешних факторов в системе взаимодействий.

В настоящем исследовании даётся новое философское определение понятиям «здоровье», «болезнь» как процессов борьбы причинных и антипричинных факторов, постоянно протекающих в определенных условиях среды обитания человека. Показано, что проблема, просматриваемая в историческом разрезе, хотя и не нова, нуждается в последовательном системном, поэтапном исследовании с привлечением фактических данных эпидемиологических и экспериментальных исследований автора. атероскпероз» сопряжены и позволяют конкретизировать меры первичной профилактики заболевания.

Литература

1. Агаджанян Н.А. Проблема адаптации и экология человека // Экология человека. Основные проблемы. М.: Наука, 1988. С. 93-103.

2. АдоА.Д. Вопросы общей нозологии. М.: Медицина, 1985. 240 с.

3. ГаркавиЛ.Х., Квакина Е.Б., Уколова М.А. Адаптационные реакции и резистентность организма. Ростов н/Д.: Изд-во Ростовск. ун-та, 1990. 224 с.

4. Давыдовский И. В. Проблема причинности в медицине (этиология). М.: Медицина, 1962.175 с.

5. Давыдовский И.В. Проблемы причинности в медицине. М.: Наука, 1962. 76 с.

6. Жирнов ВД. Проблема причинности медицины. М.: Медицина. 1978. 238 с.

7. Ковальский В.В., Сусликов В.Л. Кремниевые субрегионы биосферы / Тр. биогеохимической лаборатории. Т. 18. М.: Наука, 1980. С. 3-58.

8. Малышева М.З. Методологическая роль категории «причинность» для современного медико-биологического познания // Методологические проблемы медицины и биологии. Новосибирск: Наука, 1985. С. 86-93.

9. Свечников Г.А. Причинность и связь состояний в физике. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1972. 201 с.

10. СохинА.А. Прикладная иммунология. Киев: Здоровья, 1984. 228 с.

11. Энгельс Ф. Анти-Дюринг. М.: Госполитиздат, 1957. 431 с.

СУСЛИКОВ ВИКЕНТИЙ ЛЕОНИДОВИЧ — доктор медицинских наук, профессор кафедры профилактической медицины, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (vikleosus@mail. болезнь» в деятельности медицинского работника, так как истинный врач не может быть равнодушным к страданию больного человека.

Общественно-психологические образования, как, например, общественное настроение, мнение, морально-психологический климат, внушение, установки, т.е. различные состояния сознания, выражают причинно-следственные связи в деятельности врача и проявляются в чувствах переживания или восторга, одобрения или порицания и других его духовных состояниях. «Соци-ально-психологическая сторона отношений, — считает Л.П. Буева, — выража-

Частная психиатрия | Обучение | РОП

Как было сказано выше, для врача всегда важно сформировать правильные представления об этиологии тех состояний, с которыми он встречается у своих больных. Поэтому при диагностике любых заболеваний важно уметь выявить истинные причины их развития. Как же отличить истинные причины от факторов, которые не связанны с развитием заболевания, но могут случайно присутствовать у больного?

В медицине выделяют ряд критериев, которые используются для подтверждения причинно-следственных связей (критерии Хилла):

  • Устойчивость: ассоциация стабильна при воспроизведении результатов в исследованиях в других условиях и другими методами
  • Сила: определяется величиной риска, которая оценивается соответствующими статистическими критериями
  • Специфичность: о ней говорят, если одна предполагаемая причина вызывает один специфический эффект
  • Зависимость доза-эффект: усиление воздействия (по количеству и/или по времени) увеличивает риск
  • Временная зависимость: воздействие всегда предшествует исходу. Это единственный абсолютно необходимый критерий
  • Биологическая правдоподобность: ассоциация согласуется с существующими представлениями о патобиологических процессах
  • Когерентность: ассоциация должна быть сопоставима с существующей теорией и знаниями.
  • Эксперимент: состояние (исход) можно изменить (например, предотвратить или облегчить) в соответствующем эксперименте

Одним из частных случаев установления такой связи являются Критерии психогенных расстройств (т.е. расстройств, вызванных психотравмами — жизненными событиями, обладающими субъективной эмоциональной значимостью и проводящими к негативно окрашенным переживаниям), предложенные Карлом Ясперсом:

1. Начало расстройства совпадает по времени с действием психотравмы

2. В переживаниях отражается содержание психотравмирующего события

3. Редукция симптоматики после окончания действия психотравмы

Оценка возможных причинно-следственных связей особенно необходима для диагностики эндогенных психических расстройств. Как было отмечено выше, эти расстройства возникают по внутренним причинам, но жизнь человека не бывает изолирована от внешних событий, которые иногда могут привлекать к себе внимание и казаться причиной того или иного расстройства. Только тщательное рассмотрение динамики развития состояния поможет объяснить является ли тот или иной фактор причинным или нет.

Например,

• Пик заболеваемости шизофрений приходится на возраст 20-30 лет, т.е. период, когда многие молодые люди учатся в ВУЗах. Шизофрения развивается по эндогенным (внутренним, вероятно генетически обусловленным) механизмам, но сам пациент и его родственники зачастую в своем понимании причин болезни склонны связывать развитие этого заболевания с неблагоприятными внешними факторами, в т.ч. интеллектуальными нагрузками и эмоциональными стрессами во время учебы («переучился»). Например, мать 22-летнего пациента впервые обратила внимание на странности в поведении своего сына после того, как он «завалил» сессию в университете. Она заметила, что он не хочет обсуждать свою дальнейшую учебу в ВУЗе, не планирует идти на пересдачу, негативно реагирует на напоминания об экзаменах, много времени проводит один в своей комнате, общения со знакомыми избегает, постоянно погружен в какие-то размышления. Мать решила, что это «депрессия», вызванная неудачами на экзаменах, стала тревожиться о возможных суицидных мыслях у сына и настояла на его консультации у психиатра. В беседе с пациентом психиатр выяснил, что его переживания никак не связаны с экзаменационным стрессом, на самом деле пациент поглощен общением с «инопланетными захватчиками», «голоса» которых он слышит уже на протяжении полугода, уверен, что они «зомбируют» его для того, чтобы «сделать орудием уничтожения Земли» (т.е. на лицо галлюцинаторно-бредовая симптоматика). Более того, он забросил учебу и не сдал сессию, именно из-за того, что уже был поглощен этими переживаниями, а учеба в настоящее время его совершенно не беспокоит. Т.е. в данном случае нельзя говорить о психогенном расстройстве, т.к. ни критерий содержания переживаний, ни критерий правильных временных соотношений не соблюдены, кроме того, дальнейшая динамика состояния оказалась никак не связана с действием экзаменационного стресса, а определялась собственной траекторией развития заболевания (носит аутохтонный характер). Тем не менее, как и многие другие пациенты в такой ситуации, этот пациент и его родные, развитие заболевания которого (в данном случае шизофрении) совпало с высокими нагрузками во время учебы в ВУЗе, на психологическом уровне склонны объяснять развитие психического расстройства именно в качестве следствия учебных нагрузок и других «стрессов», т.к. такое объяснение для них является гораздо более очевидным, чем медицинские рассуждения о генетических и нейрохимических механизмах, лежащих в основе эндогенных психических заболеваний.

• Особенно часто психологически понятные житейские объяснения получают депрессивные расстройства. Это обусловлена тем, что связь неблагоприятных жизненных событий с негативно окрашенными эмоциональными реакциями на них для всех очевидна. Однако в медицинском понимании депрессия представляет собой болезненное эмоциональное состояние, а не эмоциональную реакцию (подробнее об их различиях см. тут) и истинная депрессия (т. е. состояние) гораздо в большей степени определяется биологическими (эндогенными) причинами, чем обычно предполагают неспециалисты (подробнее см. тут). Например, психиатра в больнице скорой помощи вызывают для консультации молодой девушки, совершившей суицидную попытку «в связи с изменой молодого человека». При осмотре выясняется, что об измене пациентка узнала накануне от подруги, после этого сразу же пошла в ванную комнату, где, закрывшись одна, нанесла себе серьезные самопорезы предплечья и только вовремя подоспевшая помощь родных смогла сохранить ей жизнь. И сама пациентка, и родные, и врачи, которые оказывали ей первую помощь, объясняют данный суицид исключительно фактом измены, ставшей для пациентки серьезной психологической травмой. Однако в ходе беседы с пациенткой становится сразу заметна ее выраженная психомоторная заторможенность, далее она рассказывает, что уже несколько месяцев испытывает необъяснимую подавленность, тяжесть, тоску о чем-то отсутствующем, ей стало трудно общаться с людьми, учиться, много времени стала проводить дома, потеряла интерес к развлечениям и общению со своим молодым человеком, с которым до этого они уже начинали планировать свадьбу. Все это время мало следила за своим внешним видом, хотя прежде была «модницей», стала часто задумываться о смысле жизни, ее бренности, бессмысленности, уже не раз думала о том, что смерть была бы для нее облегчением. В таком состоянии известие о том, что ее молодой человек стал встречаться с другой девушкой (а его измену во многом можно объяснить тем, что поведение пациентки сильно изменилась из-за депрессии, но болезненность этого состояния ее друг, к сожалению, не распознал), лишь подтолкнуло ее к решению о самоубийстве, стало «последней каплей», по сути являясь лишь поводом для этого решения, содержанием её депрессивных переживаний, а не их причиной.

• Многие молодые пациенты, страдающие шизофренией, объясняют развитие у них галлюцинаторно-бредовой симптоматики последствиями употребления ими наркотических веществ. Студенты во время курации пациентов на психиатрических отделениях охотно воспринимают эти объяснения, выставляя в учебных историях болезни вместо диагноза шизофрении (эндогенного психического расстройства), диагнозы психических расстройств, вызванных употреблением наркотиков. Однако при этом в большинстве случаев они игнорируют «биологический смысл» и динамику взаимосвязи употребления наркотических веществ и психических расстройств. При эпизодическом употреблении (а обычно именно о таком употреблении идет речь) некоторых наркотиков возможно развитие интоксикационных психозов с галлюцинаторно-бредовой симптоматикой, однако их течение скоротечно и определяется наличием в крови человека определенной концентрации наркотического вещества. Как только концентрация снижается (обычно в течение нескольких часов), психические расстройства проходят сами собой. В случаях эндогенных причин развития галлюцинаторно-бредовых состояний их динамика никак не связана с употреблением наркотических веществ и другими внешними факторами. Это обычно и наблюдается в подобных случаях: пациент много лет болеет, многократно лечился с обострениями галлюцинаторно-бредовой симптоматики, которая сохраняется у него длительное время, а это значит, что эпизодическое употребление каких-либо наркотиков, которое было много лет назад, уже давно не оказывает какого-либо влияния на динамику его состояния и не может рассматриваться в качестве причины болезни.

• Тем не менее, в научной литературе доказано, что, например, факт употребления каннабиноидов (конопля, марихуана, гашиш и пр.) повышает риск развития шизофрении. Т.е. среди тех, у кого развилась шизофрения, частота употребления каннабиноидов выше, чем среди тех, у кого она не развилась. Однако этот фактор риска только гипотетически рассматривается как этиологического фактора, т.к. возможны две причины наблюдающегося увеличения частоты: 1) употребление каннабиноидов потенциально может каким-то образом менять нейрохимию мозга, приводя к развитию симптоматики шизофрении; 2) наоборот, люди, заболевающие шизофренией, реагируя на появление первой симптоматики, ищут объяснение своих расстройств, пытаются в них разобраться, и это может приводить их к опытам с употреблением наркотиков с психодислептическими (изменяющими сознание) эффектами, к которым и относятся каннабиноиды.

• Появление первых симптомов таких эндогенных психических расстройств, как шизофрения и биполярное аффективное расстройство, часто сопровождается чувством собственной измененности (см. деперсонализация), ощущением надвигающейся угрозы (см. тревога), дезавтоматизацией собственных психических процессов (см. психические автоматизмы). В этот период многие пациенты ищут ответ на вопросы о том, что же с ними происходит? В чем смысл происходящего? В чем смысл жизни? Понять биологически корни этих заболеваний неподготовленному человеку достаточно сложно, зато эзотерические или религиозные учения, могут давать пищу для поиска ответов на подобные вопросы. Этим объясняется частое обращение людей, заболевающих психическими расстройствами, к религии и эзотерике, а также отражение разных элементов этих учений в их переживаниях. К сожалению, плохо то, что некоторые представители данных учений (особенно, члены тоталитарных сект), пользуясь уязвимостью данных пациентов, склонны дополнительно психологически воздействовать на них, внушая им определенные (зачастую радикальные) взгляды с целью сделать их безоговорочными адептами своих учений. Более того, чтобы привлечь пациентов с психическими расстройствами в свои ряды, члены некоторых сект, прикрываясь антипсихиатрическими теориями, внушают пациентам мысль о том, что причина их расстройств на самом деле в том, что психиатры негативно воздействуют на них своими лекарствами, вызывая тем самым психические болезни. К сожалению, безответственные спекуляции на эту тему (а зачастую листовки подобного содержания активисты этих сект раздают у стен психиатрических стационаров и диспансеров) приводят к тому, что пациенты, находящиеся в болезненном состоянии, и, действительно нуждающиеся в психиатрической помощи, начинают избегать медицинских работников, отказываются от лечения, что может приводить к непоправимому вреду для их здоровья.


Выбор человека: причинно-следственные связи. (Часть 2)

В предыдущей статье было рассмотрено понятие выбора, единственного права, которым истинно обладает человек, в отличии от иллюзорности обладания материальными ценностями.

Вторая основа АЛЛАТРА — «Свобода выбора» — гласит:

Свобода выбора ― это самый большой дар человеку.
Тот, кто в каждом дне совершает духовно-нравственную работу над собой, обретает подлинную свободу личности ― свободу от собственного эгоизма, от страхов и иллюзий этого мира, от бесконечных земных желаний и сомнений, страданий и заблуждений. Это и есть та истинная свобода человеческого духа, не имеющая каких-либо земных ограничений, которая дарует человеку внутреннюю опору и делает его сильным и независимым от любых обстоятельств.


И в жизни каждого однажды наступает тот самый момент, когда человек понимает, что что-то не так. Внутренняя потребность человека к поиску истины, понимания себя и окружающего мира побуждает его искать ответы. Но часто возникает путаница в понимании происходящего, определения причинно-следственной связи при принятии выбора. Вернее, мы обычно просто не видим полной картины происходящего процесса. Большинство людей даже не задумываются о том, что в их жизни что-то возникает в следствии чего-то.

Из книги Анастасии Новых «Сэнсэй-IV»:

… многое зависит от нас самих, от нашего личного выбора, от нашего внутреннего мира, который как от зеркала отражается во внешний…

… капля, с которой начинается океан моего внутреннего мира, проецируемого на внешний. Вот, очевидно, тот самый личный выбор, который я делаю ежеминутно, занимая либо позицию своей Души и соответственно творя Добро, либо позицию Животного начала, порождая агрессию вокруг себя. Тогда действительно получается, что всё в наших руках, в личном выборе каждого…

Любой человек, если хочет понять смысл того, что происходит вокруг него, постоянно мыслит и думает по принципу причинно-следственной связи. Другими словами, он так воспринимает окружающий мир, где в конечном итоге у него вырабатываются свои стереотипы (устоявшееся отношение к происходящим событиям, действиям, поступкам и так далее). Это и есть отношение человека к природе, к обществу, политике, науке, образу жизни, интересам и прочему, что мы и называем мировоззрением. Причины и следствия в целом составляют стереотип в отношении чего/кого либо. Иначе это можно назвать поведенческими шаблонами, старательно накопленными в течение жизни. Причина всех поступков человека заключается в его мышлении (часто это происходит подсознательно).

Причинные отношения ещё называют каузальными (от лат. causa — причина). Они подразумевают, что одно явление влечёт за собой другое. Первое из них назвали причиной, второе — следствием. Следствие, произведённое некоторой причиной, само становится причиной и порождает новое следствие и так далее. Это и есть причинно-следственная связь или то, что можно также назвать причинным рядом или причинной цепью.

Самый простой вариант, когда причинно-следственная связь направлена от причины к её следствию. Имеется в виду, что причины вызывают не любые, а определённые, соответствующие им следствия. Скажем, из косточки винограда вырастает виноградная лоза, из котёнка вырастает именно кошка, а не собака. Это самая простая схема. Некоторые причины вызывают многочисленные, долго развивающиеся следствия.

Широко распространён тип причинно-следственных связей, вызывающих так называемый «эффект домино», когда воздействие одной причины вызывает целую цепочку следствий, подобно тому как падение одной кости домино в длинном ряду вызывает последовательное падение всех поставленных друг за другом костей.

Причинные связи могут быть прямыми (например, при ударе одного шара о другой) или опосредствованными. Примеры опосредованных причинно-следственных связей, имеющие глобальное значение для всего человечества, описаны в докладе “О проблемах и последствиях глобального изменения климата на Земле. Эффективные пути решения данных проблем”.

Способность улавливать связь между причиной и следствием на основе предыдущего опыта для прогнозирования ситуаций в будущем считается одной из граней интеллекта, а именно – логическим мышлением. Долгое время считалось, что логическое мышление свойственно только человеку. Но в ходе различных исследований выяснилось, что и некоторые животные (крысы, обезьяны) обладают зачатками логического мышления, то есть способны отличать случайную связь от причинно-следственной.

Аристотель считал, что ища причину вещей или явлений, наш ум ставит не один, а четыре различных вопроса, и только при определённом ответе на все четыре мы получаем полное понятие искомой причины, могущее окончательно удовлетворить требования мысли по данному предмету:

  • Из чего происходит данный факт, составляется данный предмет? Это есть вопрос о материи, или материальной причины того, что дано.
  • От чего или чьим действием произведена данная действительность? Это есть вопрос о производящей причине, или о «начале движения».
  • Почему или сообразно чему данный предмет есть то, что он есть? Это вопрос о специфической идее, об образующей форме, или формальной причине.
  • К чему, для или ради чего нечто происходит или существует? Вопрос о цели или конечной причине.

Самое простое и близкое каждому человеку понятие причинно-следственной связи и самое распространенное на данный момент – карма.

В индийской религии и философии: «закон возмездия», по которому в соответствии с добрыми и злыми деяниями живому существу предопределяется судьба в последующих перевоплощениях. По учению буддистов – посмертное воздаяние за земную деятельность человека, состоящее для грешников в перевоплощениях, а для праведных – в “блаженном небытии”, нирване.

Если углубляться в изучение этого понятия с точки зрения религии и философии, карму делят на личную и общественную. Её относят к текущей жизни, к прошлой, а также к будущим поступкам человека. В общем, карму как понятие рассматривают как идею получения наказания или поощрения за мысли и совершённые поступки. Налицо причинно-следственная связь, но она не совсем отображает момент и суть выбора. Он как будто выпадает из схемы, хотя и подразумевается.

Но если вспомнить о сути причинно-следственной связи, о сути выбора и отсутствии понятия времени, как прошлого и будущего, то всё сводится к моменту здесь и сейчас и выбору — осознанному и ответственному. Ведь принятие решения на самом деле занимает всего лишь мгновение, как один шаг — занесли ногу, поставили и всё, выбор сделан. Всё остальное время человек тратит на анализ, сомнения, взвешивание всех за и против, а в случае выбора из корыстных побуждений (от сознания), ещё и подбор удобных и комфортных обстоятельств.

Но в какой системе мы рассматриваем происходящее? С позиции участника? С позиции наблюдателя?

Для этого важно понимать, кто есть сам человек, из чего он состоит, как взаимодействует с окружающим миром и тогда все становится на свои места.


Из книги Анастасии Новых “АллатРа”:

Сегодня люди ведут себя точно так же — изучают мир с позиции жителя трёхмерного измерения. Но человек, в отличие от существ других измерений, имеет уникальную энергетическую конструкцию, благодаря которой, развивая себя духовно, он способен познать другие измерения и увидеть мир таковым, каковым он является на самом деле, а не в узком спектре ограниченного восприятия мира в рамках трёхмерного пространства.

Анастасия: В общем, то, что люди привычно видят вокруг, воспринимают в каждом дне, и себя в том числе, не является таковым в реальности.

Ригден: Совершенно верно. Наш мозг, точнее его привычное состояние сознания, является своеобразной преградой к познанию большего, того, что скрывается за пределами трёхмерного измерения. Ведь привычное для человека состояние сознания, как я уже говорил, с рождения запрограммировано на ограниченное восприятие мира трёхмерного измерения, точнее сказать, даже частично четырёхмерного измерения (имеется в виду трёхмерного пространства и времени).
Четвёртое измерение — время (как фактор измерения) — человек практически не понимает и не воспринимает. Другими словами, в трёхмерном пространстве мы себя постоянно воспринимаем «здесь и сейчас» в данной точке. В повседневности это движение во времени, вот этот самый эзоосмос с причинно-следственными связями, мозг не замечает. Человек обращает внимание на общее движение времени разве что только тогда, когда оценивает себя, например, смотря в зеркало, или сравнивает по фотографиям какой он был лет 20 назад и какой стал сейчас. Но постоянное движение времени, саму жизнь, как эзоосмос, как внутренний толчок энергии, наш мозг, пребывая в привычном состоянии сознания, не фиксирует.

Но это не означает, что человек вообще не способен это воспринять. Ведь человеческое восприятие зависит, во-первых, от доминирующего мировоззрения, от стабильности состояния расширенного сознания, от той базы данных, которую человек закладывает в свой мозг и постоянно пополняет её, почему и важно расширять свой интеллектуальный кругозор. Во-вторых, подобное восприятие зависит от труда над собой, от систематических наработок техник изменённого состояния сознания — медитаций, духовных практик, благодаря которым человек самостоятельно познаёт мир за пределами трёхмерного измерения, причём не логикой ума, а более совершенным своим инструментом — интуитивным чувством (шестым чувством).

Каждый совершает тот выбор, который считает нужным, важным, правильным. Человек может сомневаться, может заблуждаться. Главное, чтобы человек понимал кто он и какова его цель, имел исчерпывающую информацию и основания для совершения выбора и понимал последствия этого выбора, которые незамедлительно скажутся на судьбе самого человека, его ближайшего окружения и всего человечества.

Из книги Анастасии Новых «Сэнсэй-I»:

– Вот именно, – подтвердил Сэнсэй. – Вы думаете о будущем, о прошлом. Но живёте-то в этом миге, который называется сейчас. А что такое сейчас – это драгоценная секунда жизни, это дар Божий, который нужно рационально использовать. Ибо завтрашний день – это шаг в неизвестность. И не исключено, что он может оказаться вашим по­след­ним шагом в этой жизни, шагом в бездну, в бесконечность. А что будет там?

Каждый из вас считает, что у него полно времени на Земле, поэтому вы не задумывались о смерти. Но так ли это? Каждый из вас может умереть в лю­бую секунду, по любой причине, вроде бы не за­ви­ся­щей от вас, как от биологического существа, с одной стороны. Но с другой стороны, вы же не про­сто биологическое существо, вы же Человек, наделённый частичкой вечности. Осознавши это, вы поймёте, что вся ваша Судьба в ваших ру­ках, очень многое в ней зависит от вас самих. И не только здесь, но и там. Задумайтесь: кто вы, совершенный биоробот или Человек, живот­ное или духовное существо? Кто?

Задавшись всего лишь одним вопросом «кто я?», человек способен изменить систему своего мировоззрения. Из участника процесса стать его наблюдателем, по аналогии со знаменитой аллегорией «пещера Платона».

Искренний и осознанный ответ на этот вопрос делает человека свободным от иллюзий материального мира, так как свобода выбора ― это самый большой дар человеку.

Владея информацией о природе своей сущности человек обретает свободу от собственного эгоизма, от страхов и иллюзий этого мира, от бесконечных земных желаний и сомнений, страданий и заблуждений.

Лишь тот, кто не привязан к видимому, радеет о Душе. Причина рождения человека в трёхмерном мире – развитие Личности и созревание Души. Следствие жизни человека — своеобразное слияние, «оплодотворение» Души Личностью, только тогда и рождается новое, бессмертное Духовное Существо с индивидуальным сознанием и большим духовным потенциалом. В этом и заключается смысл человеческого существования: либо победа Жизни, либо поражение Смертью.

Помните вопросы с которых началась предыдущая статья…
Что я выбираю? Как я выбираю? На основании чего я выбираю? Кто я? Куда иду?


И СЕЙЧАС именно тот момент, в который вы совершаете свой ВЫБОР.
Так как у человека нет другого времени, только здесь и сейчас.


Автор: Татьяна

«Искусственный интеллект не станет по-настоящему «умным», пока не поймёт причинно-следственных связей» Статьи редакции

Перевод материала Брайана Бергштейна из MIT Technology Review — о том, что не умеет ИИ и кто пытается это исправить.

{«id»:109460,»url»:»https:\/\/vc.ru\/future\/109460-iskusstvennyy-intellekt-ne-stanet-po-nastoyashchemu-umnym-poka-ne-poymet-prichinno-sledstvennyh-svyazey»,»title»:»\u00ab\u0418\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e-\u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u043c\u0443 \»\u0443\u043c\u043d\u044b\u043c\», \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0439\u043c\u0451\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u043d\u043e-\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439\u00bb»,»services»:{«facebook»:{«url»:»https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/vc.ru\/future\/109460-iskusstvennyy-intellekt-ne-stanet-po-nastoyashchemu-umnym-poka-ne-poymet-prichinno-sledstvennyh-svyazey»,»short_name»:»FB»,»title»:»Facebook»,»width»:600,»height»:450},»vkontakte»:{«url»:»https:\/\/vk.com\/share.php?url=https:\/\/vc.ru\/future\/109460-iskusstvennyy-intellekt-ne-stanet-po-nastoyashchemu-umnym-poka-ne-poymet-prichinno-sledstvennyh-svyazey&title=\u00ab\u0418\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e-\u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u043c\u0443 \»\u0443\u043c\u043d\u044b\u043c\», \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0439\u043c\u0451\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u043d\u043e-\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439\u00bb»,»short_name»:»VK»,»title»:»\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435″,»width»:600,»height»:450},»twitter»:{«url»:»https:\/\/twitter. com\/intent\/tweet?url=https:\/\/vc.ru\/future\/109460-iskusstvennyy-intellekt-ne-stanet-po-nastoyashchemu-umnym-poka-ne-poymet-prichinno-sledstvennyh-svyazey&text=\u00ab\u0418\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e-\u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u043c\u0443 \»\u0443\u043c\u043d\u044b\u043c\», \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0439\u043c\u0451\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u043d\u043e-\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439\u00bb»,»short_name»:»TW»,»title»:»Twitter»,»width»:600,»height»:450},»telegram»:{«url»:»tg:\/\/msg_url?url=https:\/\/vc.ru\/future\/109460-iskusstvennyy-intellekt-ne-stanet-po-nastoyashchemu-umnym-poka-ne-poymet-prichinno-sledstvennyh-svyazey&text=\u00ab\u0418\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e-\u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u043c\u0443 \»\u0443\u043c\u043d\u044b\u043c\», \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0439\u043c\u0451\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u043d\u043e-\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439\u00bb»,»short_name»:»TG»,»title»:»Telegram»,»width»:600,»height»:450},»odnoklassniki»:{«url»:»http:\/\/connect.ok.ru\/dk?st.cmd=WidgetSharePreview&service=odnoklassniki&st.shareUrl=https:\/\/vc.ru\/future\/109460-iskusstvennyy-intellekt-ne-stanet-po-nastoyashchemu-umnym-poka-ne-poymet-prichinno-sledstvennyh-svyazey»,»short_name»:»OK»,»title»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438″,»width»:600,»height»:450},»email»:{«url»:»mailto:?subject=\u00ab\u0418\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e-\u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u043c\u0443 \»\u0443\u043c\u043d\u044b\u043c\», \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0439\u043c\u0451\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u043d\u043e-\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439\u00bb&body=https:\/\/vc. ru\/future\/109460-iskusstvennyy-intellekt-ne-stanet-po-nastoyashchemu-umnym-poka-ne-poymet-prichinno-sledstvennyh-svyazey»,»short_name»:»Email»,»title»:»\u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443″,»width»:600,»height»:450}},»isFavorited»:false}

10 037 просмотров

Искусственному интеллекту не стать умнее, пока он не поймёт концепт причинно-следственных связей. Это даже не всем людям дано.

Всего за несколько лет компьютеры научились диагностировать заболевания, переводить тексты и расшифровывать речь. Они выигрывают у людей в сложных стратегических играх, создают фотореалистичные изображения и заканчивают за человека предложения в письмах. Однако несмотря на эти достижения, у искусственного интеллекта есть недостатки.

Системы машинного обучения легко обмануть или сбить с толку незнакомыми сценариями. Алгоритм беспилотного автомобиля не знает, как реагировать на вещи, с которыми водитель-человек легко справится. ИИ, который обучали выполнять определённую задачу (например, различать кошек), необходимо обучить выполнению другой задачи (различать собак) заново.

Причём ИИ может потерять часть знаний, которые он получил. Учёные-программисты называют эту проблему «катастрофической забывчивостью».

Все недостатки ИИ существуют потому, что искусственный интеллект не понимает причинно-следственных связей. Система видит, что одни вещи связаны с другими, но не понимает, что одни вещи непосредственно вызывают другие. Как если бы вы знали, что если небо затянуто тучами, с большей вероятностью пойдёт дождь, но не понимали, что именно из туч идёт дождь.

«Понимание причинно-следственных связей — важный аспект того, что человечество называет здравым смыслом, и это область, в которой системы искусственного интеллекта сегодня “невежественны”», — говорит Элиас Барейнбойм.

Его утверждению можно доверять: как директор новой лаборатории причинно-следственных связей искусственного интеллекта (Causal Artificial Intelligence Lab) Колумбийского университета, он находится в эпицентре решения этой проблемы.

Его идея в том, чтобы обогатить исследования в области искусственного интеллекта знаниями из относительно новой науки причинно-следственных связей — области, в огромной степени сформированной Джудой Перлом, лауреатом премии Тьюринга.

Как утверждают Барейнбойм и Перл, способность ИИ выявлять корреляции, например, то, что появление туч делает вероятность дождя выше, — простейший уровень понимания причинно-следственных связей. Но его оказалось достаточно, чтобы за последнее десятилетие произошёл бум технологий искусственного интеллекта на основе глубокого обучения.

Учитывая большое количество данных об известных ситуациях, с помощью этого метода можно делать вполне надёжные прогнозы. Компьютер может вычислить вероятность, есть ли у пациента с определёнными симптомами то или иное заболевание, потому что знает, как часто тысячи людей с такими же симптомами заболевали.

Но всё больше учёных сходятся во мнении, что прогресс ИИ замедлится, если компьютеры не станут лучше понимать причинно-следственные связи. Если бы машины могли понять, что одни вещи могут вызывать другие, им не пришлось бы всё время учиться заново — они могли бы просто взять то, что узнали в одной области, и применить это в другой.

А если бы компьютеры могли пользоваться здравым смыслом, мы могли бы больше доверять различные задачи и не переживать, что те совершат ошибки.

Современный ИИ весьма ограничен в понимании результата того или иного действия. В системе обучения с подкреплением сигналами от среды взаимодействия технике, которая позволила компьютерам овладеть шахматами и го, система широко использует метод проб и ошибок для определения, какие ходы приведут к победе.

Но в реальном мире с неидеальными условиями такой подход не работает, компьютер не может даже в общих чертах понять, как играть в другие игры.

Ещё более высокий уровень причинно-следственного мышления — способность рассуждать, почему что-либо произошло, а также задавать вопрос «А что, если…»

Например, пациент умирает во время клинических испытаний. Это вина экспериментального лекарства или нет? Средние результаты школьных экзаменов становятся хуже. Какие реформы улучшат их? Такого рода рассуждения выходят далеко за рамки современных возможностей искусственного интеллекта.

Совершать чудеса

Мечта наделить компьютеры причинно-следственным мышлением заставила Барейнбойма переехать в США из Бразилии в 2008 году, после получения им степени магистра компьютерных наук в Федеральном университете Рио-де-Жанейро. Он ухватился за возможность учиться у Джуды Перла, специалиста в области компьютерных наук и статистики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.

Перлу 83 года, и он гигант науки причинно-следственных связей. Его карьера помогает понять, почему так трудно создать искусственный интеллект, который мыслит категориями причины и следствия.

Даже квалифицированные учёные склонны принимать взаимосвязь за причинно-следственную связь или, наоборот, не решаться признавать причинно-следственную связь даже тогда, когда она очевидна.

Например, в 1950-е годы несколько именитых статистиков не признавали, что табак вызывает рак. Они утверждали, что без эксперимента, в котором людям случайно будут предписаны роли курильщиков и некурящих, нельзя исключить возможность того, что некий стресс или, возможно, ген, приводит как к курению, так и к раку лёгких.

В конце концов, тот факт, что курение вызывает рак, был окончательно доказан, но это не должно было занимать столько времени. С тех пор Перл и другие статистики разработали математический подход к определению того, какие факты потребуются, чтобы обосновать причинно-следственную связь.

Метод Перла показывает, что, учитывая частоту заболевания курильщиков раком лёгких, существование независимого фактора, который вызывает и то, и другое, крайне маловероятно.

Метод Перла также помогает определить, когда корреляцию нельзя использовать для оправдания наличия причинно-следственной связи. Бернхард Шелкопф, исследующий технологии развития причинно-следственной связи в ИИ на должности директора немецкого Института интеллектуальных систем имени Макса Планка, указывает, что рождаемость в стране можно предсказать, если знать популяцию аистов в этой стране.

Это можно сделать не потому, что аисты приносят детей или дети привлекают в страну аистов, но вероятно потому, что экономическое развитие приводит к появлению большего числа и детей, и аистов. По словам Шелкопфа, Перл помог дать статистикам и специалистам в области компьютерных технологий способы решения подобных проблем.

Исследования Перла также привели к разработке каузальных Байесовых сетей — программного обеспечения, которое обрабатывает большие объёмы данных, чтобы найти переменные, которые, скорее всего, оказывают наибольшее влияние на другие переменные.

Компания GNS Healthcare из Кембриджа, штат Массачусетс, использует этот метод для консультирования исследователей по экспериментам, которые выглядят многообещающими. GNS работала вместе с исследователями над одним проектом по изучению множественной миеломы, разновидности рака крови.

Ученые хотели выяснить, почему некоторые пациенты с этим диагнозом живут дольше других после пересадки им стволовых клеток. Программа обработала данные с 30 тысячами переменных и указала на некоторые из них, которые казались наиболее вероятными кандидатами на наличие причинно-следственной связи.

Биостатистики и эксперты в области миеломы в итоге остановились на одном: уровне определённого белка в организме пациента. После этого исследователи смогли запустить узконаправленное клиническое испытание, чтобы определить, действительно ли пациенты с этим белком в теле получают больше пользы от лечения.

«Это намного быстрее, чем сидеть и гадать в лаборатории», — говорит соучредитель GNS Ия Халил.

Тем не менее прогресс, которого Перл и другие учёные достигли в теории причины и следствия, ещё не принёс значительных успехов в методах глубокого обучения, которые выявляют взаимозависимость, но не видят причинно-следственной связи. Барейнбойм работает над следующим этапом: сделать компьютеры более полезными инструментами для исследования причинно-следственных связей у людей.

Одна из разработанных им систем, которая сейчас находится в бета-версии, может помочь учёным определить, достаточно ли у них данных, чтобы ответить на каузальный вопрос. Ричард МакЭлрет, антрополог Института эволюционной антропологии имени Макса Планка, использует эту программу для исследования причин менопаузы у человека (это единственный примат, у которых она присутствует).

Гипотеза заключается в том, что снижение рождаемости у пожилых женщин принесло пользу ранним человеческим обществам, потому что женщины, которые прикладывали больше усилий для ухода за внуками, в конечном счёте, имели больше потомков.

Но какие сегодня могут быть доказательства утверждения о том, что детям полезнее находиться в окружении бабушек и дедушек? Антропологи не могут просто сравнить достижения в области образования или здоровья детей, которые жили с бабушками и дедушками, с теми, кто рос без них.

Вмешиваются факторы, которые специалисты по статистике называют «вмешивающимися»: бабушки, возможно, с большей вероятностью живут с внуками, которым больше всего нужна помощь.

Программа Барейнбойма может помочь МакЭлрету различить, в каких исследованиях о детях, выросших с бабушками и дедушками, вмешивающиеся факторы присутствуют в меньшей степени, а значит — поможет ответить на его каузальный вопрос.

Финишная прямая

Барейнбойм говорит быстро и часто взмахивает двумя руками, словно пытается уравновесить две стороны мысленного аргумента. Я приехал к нему в Колумбийский университет в октябре, в середине семестра, но казалось, что он только что переехал в свой кабинет: стены почти пустые, на полках совсем немного книг, только изящный Mac и белая доска, вся исписанная уравнениями и диаграммами, напоминающая деталь из мультфильма о сумасшедшем профессоре.

Он отмахнулся от вопроса о необжитости кабинета, сказав, что был очень занят, рассказывая об обеих сторонах революции в науке о причине и следствии. Барейнбойм считает, что его работа дает возможность не только научить причинно-следственному мышлению машины, но и усовершенствовать его у людей.

Заставить людей внимательнее задумываться о причинно-следственных связях ненамного легче, чем обучить машины мыслить причинно, утверждает он. Исследователи во многих областях, от молекулярной биологии до государственной политики, иногда довольствуются корреляциями, в основе которых отсутствует причинно-следственная связь.

Например, некоторые исследования предполагают, что употребление алкоголя убьёт человека раньше времени, в то время как другие говорят: умеренное потребление неопасно и даже полезно. Ещё одно исследование показывает, что люди, которые много пьют, живут дольше непьющих вообще.

Это явление, известное как «кризис воспроизводимости», присутствует не только в медицине и нутрициологии, но и в психологии и экономике. «Сами видите, как ненадёжны все эти умозаключения, — говорит Барейнбойм. — Каждые пару лет мы получаем новый результат».

Он утверждает, что любой, кто спрашивает «Что, если…» — доктора, проводящие клинические испытания, социологи, разрабатывающие пилотные программы, веб-издатели, готовящие A/B-тесты, — должен начать не со сбора данных, а с использования причинно-следственной логики Перла и программного обеспечения вроде того, что изобрёл Барейбойм.

Он надеется, к появлению в будущем программ-«учёных»: человек разрабатывает причинно-следственный вопрос, а программное обеспечение при помощи теории причинно-следственных связей и методов машинного обучения помогает человеку исключить проведение экспериментов, которые не дадут ответа на этот вопрос. Это помогло бы учёным избежать траты дорогостоящих ресурсов.

Барейнбойм рассказал об этом в фойе Школы менеджмента Слоуна при Массачусетском технологическом институте.

В этом здании находится примерно 200 человек. Как эти социологи или любые другие ученые в любой точке мира решают, какие эксперименты проводить и какие данные собирать? Они следуют своей интуиции, пытаются составить прогноз на основе того, как они понимают предмет на данный момент.

Элиас Барейнбойм

По его словам, это слишком ограниченный подход, потому что учёные-люди, проводящие эксперимент, могут учитывать в своём сознании лишь несколько переменных одновременно. А вот компьютер может видеть взаимодействие сотен или тысяч переменных.

Учёный-компьютер, в коде которого заложены основные принципы причинно-следственного вычисления Перла, способный узнать, что может произойти при новом наборе переменных, может предложить, на какие именно эксперименты должны потратить свое время исследователи-люди.

Возможно, какую-то государственную практику, которая работает только в Техасе, можно было бы использовать в Калифорнии, уделив больше внимания нескольким причинно-следственным факторам. «Ученые больше не будут “проводить эксперименты в темноте”», — говорит Барейнбойм.

Что, если…

Пройти эту финишную прямую, вероятно, придётся с помощью технологий, которые только начинают развиваться. Иошуа Бенджио, компьютерный специалист из Монреальского университета, один из лауреатов премии Тьюринга 2018 года, пытается научить нейронные сети, программы, лежащие в основе глубокого обучения, методу «мета-обучения» — определять причины событий.

Чтобы нейросеть определяла, когда человек танцует, нужно показать ей много изображений танцоров. Чтобы она определяла, когда человек бежит, нужно показать ей много изображений бегунов. Система научится отличать бегунов от танцоров, выявляя особенности каждой группы изображений, например, положение пальцев и рук человека.

Но Бенджио указывает на то, что фундаментальные знания о мире можно получить, анализируя несколько массивов данных и находя похожие между собой, или «инвариантные» вещи. Возможно, нейросеть сможет понять, что физические движения ног вызывают как бег, так и танец.

Может быть, увидев эти и многие другие примеры, которые показывают людей, находящихся на высоте всего в несколько сантиметров от земли, машина в конце концов поймет что-то о гравитации и о том, как она ограничивает человеческие движения.

Со временем, при достаточном количестве мета-изучения переменных, одинаковых в разных массивах данных, компьютер может получить причинно-следственные знания, которые можно было бы многократно использовать во многих областях.

Перл утверждает, что ИИ не может быть по-настоящему «умным», пока не сможет полноценно понять причинно-следственные связи. Хотя лишь причинно-следственного мышления недостаточно для искусственного интеллекта общего уровня, оно необходимо, говорит он, потому что это позволило бы ИИ рефлексировать, то есть проводить процесс, лежащий в основе познания.

«Вопросы категории “Что, если…” являются структурными элементами науки, моральных установок, свободы воли, сознания”, — утверждает Перл.

Перл отказывается строить прогнозы о том, сколько времени понадобится компьютеру, чтобы получить полноценные способности к причинно-следственному мышлению. «Я не футуролог», — говорит он.

Тем не менее Перл убеждён, что первым шагом должна стать разработка средств машинного обучения, сочетающих данные с имеющимися научными знаниями: «В наших мозгах содержится много информации, которую мы совершенно не используем».

Сколько жизней заберет экономический кризис

Борьба с коронавирусом в России и в мире, как и другие факторы (например, динамика цен на нефть) грозят нам очередным экономическим кризисом. Один из вопросов, который, наверно, логично задать – сколько жизней заберет кризис?

Если смотреть на корреляцию между уровнем дохода стран и смертностью, то связь прослеживается прямая: чем богаче страна, тем меньше смертность и выше продолжительность жизни. Однако эта корреляция не означает причинно-следственной связи. Если же суммировать результаты недавних исследований, в которых анализируется причинно-следственная связь влияния рецессий и кризисов на смертность, то их можно обобщить в два результата.

Первый и контринтуитивный – в развитых и богатых странах рецессии либо не влияют на смертность, либо в среднем даже уменьшают ее. Американский экономист Кристофер Рам в серии статей показал процикличность смертности в США: она была выше в «жирные годы», в которые усиливались проблемы с курением, излишним весом, сердечно-сосудистыми и другими заболеваниями.

История выше – это только про богатые страны. Второе же наблюдение такое: в остальных странах, т. е. странах со средним доходом (как Россия) и бедных странах, связь скорее обратная – рецессии отнимают жизни. Происходит это по многим причинам: стресс, отсутствие работы, нехватка средств на лекарства и еду у бедных слоев населения, ухудшение медицинской помощи.

Пример России в этом смысле показателен ‒ самый большой рост смертности в нашей стране за последние полвека произошел не из-за эпидемии или войны. Причиной его стал распад СССР, который повлек за собой спад экономики, безработицу, ухудшение качества жизни, алкоголизм и, как результат, скачок в смертности, сравнимый с потерями только в военное время.

Простое сравнение. В то время как во всем мире смертность падала, в России в 1990-х гг. (по сравнению с 1980-ми) она выросла и выросла беспрецедентно. У людей трудоспособного возраста в этот период смертность выросла на треть (33%), у людей пенсионного возраста – на 13%. Если перевести эти приросты в абсолютные цифры, мы увидим, что экономический кризис забирал более 300 000 жизней ежегодно, или более 3 млн за последнее десятилетие XX в. Это грубые оценочные сравнения, основанные на данных смертности, взятых из российской базы данных по рождаемости и смертности. Тем не менее похожие результаты и более детальный анализ можно найти в многочисленной литературе, и все они констатируют один факт. Результат этого кризиса, то, что мы наблюдали в конце 1990-х и начале 2000-х гг., – это абсолютный минимум (со времен Великой Отечественной войны) в продолжительности жизни.

Да, пример выше слишком пессимистичен для текущей ситуации. Не хочется делать никаких предсказаний, но, с моей точки зрения, назревающий кризис не будет настолько смертельным: система здравоохранения изменилась, мы сами стали более ответственно вести себя по отношению к своему здоровью, у нас появился доступ к лучшим технологиям, сама экономика стала более рыночной, и ей проще справиться с кризисом. Тем не менее посыл этой колонки остается.

Государство сейчас делает непростой выбор относительно текущей и будущей стратегии: какие шаги предпринять, чтобы помочь экономике и чтобы предотвратить развитие эпидемии. Но нужно обязательно помнить, что меры поддержки экономики сами по себе тоже способны спасти много жизней, так что речь здесь идет не только о деньгах.

Автор – профессор РЭШ

Определение, примеры и почему разница

Отличие корреляции от причинно-следственной связи — одна из наиболее частых ошибок в рассуждении.

Эти два слова кажутся обманчиво похожими, но выявление разницы между ними может либо изменить, либо разрушить процесс создания продукта с высокой стоимостью для ваших клиентов.

Давайте начнем прямо сейчас, когда я рассмотрю корреляцию и психологию причинно-следственной связи и опишу основные различия между этими двумя общими терминами.


Что такое корреляция?

Корреляция — это связь или связь между двумя или более объектами. Эти отношения не случайны. Этот термин, наиболее часто используемый в статистике, относится к степени связи между любыми случайными величинами.

Если две переменные X и Y наблюдаются одновременно, между ними существует корреляция. Вы не можете сказать, что X вызвало Y, вы просто скажете, что когда X и Y наблюдаются вместе.

Типы корреляции:

Положительная корреляция:

  • Когда переменная X увеличивается, переменная Y также увеличивается.Аналогично, если X уменьшается, Y соответственно уменьшается. Это положительная корреляция.
  • Пример: чем больше подписчиков на вашем сайте, тем больше трафика он генерирует.


Отрицательная корреляция:

  • Когда переменная X увеличивается, переменная Y уменьшается, или наоборот.


Нет корреляции

  • Обе переменные не связаны. Любое изменение X не приводит к изменению Y или наоборот.


Итог : Корреляция отвечает, будут ли происходить два события одновременно. Это не подразумевает причинно-следственной связи. Иногда корреляцию можно назвать совпадением.

Что такое причинно-следственная связь?

Причинность — это принцип связи или отношения между следствием и его причинами. Это означает, что X и Y имеют причинно-следственную связь друг с другом.

  • В отличие от корреляции, связь возникает не из-за совпадения.Мы говорим, что X вызывает Y, или наоборот.
  • Это означает, что наличие одной переменной вызывает проявление другой.


Итог : Причинная связь отвечает, почему 2 вещи или события произойдут одновременно.


Примеры причинно-следственной связи и корреляции

Давайте начнем этот раздел с графика корреляции и причинно-следственной связи:

Как вы можете видеть на графике выше, существует корреляция между количеством потребленного мороженого и количеством людей, умерших из-за утопления.

Было бы смешно, если бы я сказал, что потребление мороженого вызывает утопление, не так ли?

Фактически, «Летняя погода» — это третья переменная, которая является возбудителем в этом сценарии.

В теплую погоду люди, как правило, потребляют больше мороженого, а также чаще плавают, что приводит к увеличению числа смертей от утопления.

  • В этом примере переменная X (потребление мороженого) не вызвала проявления переменной Y (смерть от утопления).Было совпадение. Следовательно, у X&Y есть корреляция между ними.
  • Если мы введем переменную Z (летняя погода), то мы сможем увидеть причинно-следственную связь между переменной Y (гибель при утоплении) и переменной Z (летняя погода). Следовательно, переменная Z & Y имеет причинно-следственную связь между ними.

Причинно-следственная связь и корреляция в SEO

Мы можем применить то же различие к результатам SEO. В Troop Messenger мы проводим SEO-анализ перед написанием любого сообщения в блоге.Мы проводим этот анализ для большого количества факторов, пытаясь определить корреляцию между этими факторами.


Это позволяет нам проверить, изменяются ли два разных фактора в одном и том же направлении в одно и то же время, а также понять степень их влияния друг на друга.


Изменение рейтинга вашего веб-сайта в выдаче может быть связано с причинно-следственной связью или корреляцией с любым из следующих факторов:

Ваши усилия по поисковой оптимизации

Показатели оптимизации на странице

  • SEO усилия ваших конкурентов
  • Использование белых методов SEO
  • Техника построения ссылок

Обновления алгоритмов Google

  • Переоценка объекта на соответствие новым стандартам

Как использовать корреляцию и причинно-следственную связь для SEO?

Разница между этими двумя терминами должна быть принята во внимание во время SEO-анализа, особенно при попытке найти причинно-следственную связь между различными факторами.

Прежде чем судить о событиях, попробуйте взглянуть на них с разных сторон. Изучая факторы SEO, вы лучше понимаете взаимосвязь между событиями.

Вы можете подумать, что существует корреляция между более высоким рейтингом и большим количеством ссылок. Но после надлежащего анализа вы сможете различить это как причинность.

По мере того, как вы продолжите больше работать в этой области, вы сможете лучше оценивать и различать обе эти ситуации.

3 этапа создания значимых данных путем отслеживания нескольких показателей.

Если вам нужна более широкая и лучшая перспектива, вам нужно просмотреть тонны данных. В следующем разделе я объяснил три шага по созданию значимых данных путем отслеживания нескольких показателей.

Шаг № 1: Активно отслеживайте все факторы

Отслеживайте ключевые слова

  • Создайте таблицу корреляции и причинно-следственной связи со списком каждого ключевого слова, на которое вы хотите настроить таргетинг, рядом со страницей, на которой вы используете эти ключевые слова.
  • Создайте электронную таблицу Excel, в которой будет записана та же информация для 100 самых популярных ключевых слов, которые привлекли трафик на ваш сайт.

Отслеживание изменений на странице

  • Каждый раз, когда вы вносите изменения в оптимизацию на сайте любой из ваших веб-страниц, делайте аннотацию в Google Analytics
  • Эта аннотация должна содержать подробную информацию о внесенных изменениях и датах, когда они произошли.

Отслеживание ссылок

  • Создайте еще один рабочий лист Создать корреляцию против причинно-следственной связи, чтобы отслеживать качество и количество входящих ссылок, которые возвращаются на ваш сайт
  • Запишите рейтинг страницы URL-адреса ссылки, корневого URL-адреса и текста привязки, используемого в ссылке.
  • Изменения в распределении таких показателей ссылок могут вызвать потери или выгоды SEO.

Отслеживание всех социальных сигналов

  • Количество подписчиков в Facebook, Instagram, Twitter и других социальных сетях
  • Количество твитов, просмотров публикаций в Instagram и публикаций в Facebook
  • Количество упоминаний URL на всех этих платформах
  • Количество лайков профиля


Шаг № 2: Отслеживайте изменения SEO вашего конкурента
  • Изменение количества, качества и типа входящих ссылок
  • Изменение количества проиндексированных страниц
  • Изменения на сайте, которые вызывают сдвиг в стратегии SEO вашего конкурента
  • Любая новая техника построения ссылок


Шаг № 3: Часто сравнивайте изменения в вашем рейтинге с вашими метриками
  • Каждый раз при изменении рейтинга вашего сайта в результатах поиска сравнивайте время появления этих результатов поиска с поддающимися количественной оценке показателями.
  • Настройте свою стратегию SEO в соответствии с действиями, которые могут привести к большому приросту результатов поиска


Выход:

Итак, что мы узнали из определения корреляции и причинно-следственной связи и примеров? Эти два вводящих в заблуждение термина — просто один из распространенных способов проверки того, связаны ли две (или более) переменные причинно-следственная связь или они просто коррелированы друг с другом.

Есть ли другие примеры корреляции и причинно-следственной связи, о которых вы хотели бы услышать больше в блоге Troop Messenger? Есть ли анализ корреляции и причинно-следственной связи, который вас интересует в более широкой сфере цифрового маркетинга и поисковой оптимизации? Дайте нам знать об этом в комментариях.

Поделитесь этим постом и не забудьте подписаться на нас в социальных сетях!

Определения корреляции, примеры и интерпретация

Определения корреляции, примеры и интерпретация

Д-р Саул МакЛеод, обновлено 2020


Корреляция означает ассоциацию — точнее, это мера степени взаимосвязи двух переменных. Есть три возможных результата корреляционного исследования: положительная корреляция, отрицательная корреляция и отсутствие корреляции.

  • Положительная корреляция — это связь между двумя переменными, в которой обе переменные движутся в одном направлении. Следовательно, когда одна переменная увеличивается по мере увеличения другой переменной, или когда одна переменная уменьшается, а другая уменьшается. Примером положительной корреляции может быть рост и вес. Более высокие люди обычно тяжелее.
  • Отрицательная корреляция — это взаимосвязь между двумя переменными, в которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой.Примером отрицательной корреляции может служить высота над уровнем моря и температура. По мере подъема на гору (увеличение высоты) становится холоднее (температура снижается).
  • нулевая корреляция существует, когда нет связи между двумя переменными. Например, нет никакой связи между количеством выпитого чая и уровнем интеллекта.
  • Диаграммы рассеяния

    Корреляцию можно выразить визуально. Это делается путем рисования диаграммы рассеяния (также известной как диаграмма рассеяния, диаграмма рассеяния, диаграмма рассеяния или диаграмма рассеяния).

    Диаграмма рассеяния — это графический дисплей, который показывает отношения или связи между двумя числовыми переменными (или сопеременными), которые представлены в виде точек (или точек) для каждой пары оценок.

    Диаграмма рассеяния показывает силу и направление корреляции между переменными.

    Когда вы рисуете диаграмму рассеяния, не имеет значения, какая переменная идет по оси x, а какая — по оси y.

    Помните, что в корреляциях мы всегда имеем дело с парными оценками, поэтому значения двух переменных, взятых вместе, будут использоваться для построения диаграммы.

    Определите, какая переменная будет идти по каждой оси, а затем просто поставьте крестик в точке, где 2 значения совпадают.

    Некоторые виды использования корреляций

    Некоторые виды использования корреляций

    Прогноз

    • Если существует связь между двумя переменными, мы можем делать прогнозы относительно друг друга.

    Срок действия

    • Одновременное действие (корреляция между новым показателем и установленным показателем).

    Надежность

    • Тестирование-повторное тестирование надежности (согласованы ли измерения).
    • Надежность между экспертами (согласны наблюдатели).

    Проверка теории


    Коэффициенты корреляции: определение силы корреляции

    Коэффициенты корреляции: определение силы корреляции

    Вместо построения диаграммы рассеяния корреляцию можно выразить численно в виде коэффициента в диапазоне от -1 до +1.При работе с непрерывными переменными следует использовать коэффициент корреляции r Пирсона.

    Коэффициент корреляции ( r ) указывает степень, в которой пары чисел для этих двух переменных лежат на прямой линии. Значения больше нуля указывают на положительную корреляцию, а значения ниже нуля указывают на отрицательную корреляцию.

    Корреляция –1 указывает на идеальную отрицательную корреляцию, означающую, что по мере того, как одна переменная растет, другая уменьшается.Корреляция +1 указывает на идеальную положительную корреляцию, означающую, что по мере увеличения одной переменной растет другая.

    Нет правила для определения того, какой размер корреляции считается сильной, умеренной или слабой. Интерпретация коэффициента зависит от темы исследования.

    При изучении вещей, которые трудно измерить, следует ожидать, что коэффициенты корреляции будут ниже (например, выше 0,4 будет относительно сильным). Когда мы изучаем вещи, которые легче измерить, например социально-экономический статус, мы ожидаем более высоких корреляций (например,грамм. выше 0,75, чтобы быть относительно сильным).)

    В таких исследованиях мы редко видим корреляции выше 0,6. Для такого рода данных мы обычно считаем корреляцию выше 0,4 относительно сильной; корреляции между 0,2 и 0,4 являются умеренными, а корреляции ниже 0,2 считаются слабыми.

    Когда мы изучаем вещи, которые легче поддаются подсчету, мы ожидаем более высоких корреляций. Например, для демографических данных мы обычно считаем корреляцию выше 0,75 относительно сильной; корреляции между 0.45 и 0,75 являются умеренными, а значения ниже 0,45 считаются слабыми.


    Корреляция против причинности

    Корреляция против причинности

    Причинность означает, что одна переменная (часто называемая переменной-предиктором или независимой переменной) вызывает другую (часто называемую переменной результата или зависимой переменной).

    Можно провести эксперименты для установления причинно-следственной связи. Эксперимент изолирует независимую переменную и манипулирует ею, чтобы наблюдать ее влияние на зависимую переменную, и контролирует среду, чтобы можно было исключить посторонние переменные.

    Корреляция между переменными, однако, не означает автоматически, что изменение одной переменной является причиной изменения значений другой переменной. Корреляция показывает, только если существует связь между переменными.

    Корреляция не всегда доказывает причинно-следственную связь, поскольку может быть задействована третья переменная. Например, пребывание пациента в больнице коррелирует со смертью, но это не означает, что одно событие вызывает другое, поскольку может быть задействована третья переменная (например, диета, уровень упражнений).
    Резюме

    «Корреляция не является причинно-следственной связью» означает, что наличие взаимосвязи между двумя переменными не обязательно означает, что одна вызывает другую.

    Корреляция определяет переменные и ищет связь между ними. Эксперимент проверяет влияние, которое независимая переменная оказывает на зависимую переменную, но корреляция ищет взаимосвязь между двумя переменными.

    Это означает, что эксперимент может предсказать причину и следствие (причинно-следственную связь), но корреляция может только предсказать взаимосвязь, поскольку может быть задействована другая посторонняя переменная, о которой она не знает.


    Сила корреляций

    Сила корреляций

      1 . Корреляция позволяет исследователю исследовать встречающиеся в природе переменные, которые, возможно, неэтично или непрактично проверять экспериментально. Например, было бы неэтично проводить эксперимент по поводу того, вызывает ли курение рак легких.

      2 . Корреляция позволяет исследователю ясно и легко увидеть, существует ли связь между переменными.Затем это можно отобразить в графической форме.

    Ограничения корреляций

    Ограничения корреляций

      1 . Корреляция не подразумевает и не может подразумевать причинно-следственную связь. Даже если между двумя переменными существует очень сильная связь, мы не можем предположить, что одна вызывает другую.

      Например, предположим, что мы обнаружили положительную корреляцию между просмотром насилия по телевизору и агрессивным поведением в подростковом возрасте. Возможно, причиной обоих этих факторов является третья (посторонняя) переменная — скажем, например, взросление в доме с насилием — и то, что наблюдение за Т.В. и агрессивное поведение являются результатом этого.

      2 . Корреляция не позволяет нам выходить за рамки предоставленных данных. Например, предположим, что была обнаружена связь между временем, затраченным на домашнее задание (от 1/2 часа до 3 часов), и количеством G.C.S.E. проходит (с 1 по 6). Было бы неправомерно делать из этого вывод, что, потратив 6 часов на домашнее задание, можно получить 12 G. C.S.E. проходит.

    Как ссылаться на эту статью:
    Как ссылаться на эту статью:

    McLeod, S.А. (2018, 14 января). Корреляционные определения, примеры и интерпретация . Просто психология. https://www.simplypsychology.org/correlation.html

    Определение причинной связи в психологии, социологии.

    Примеры причинно-следственной связи в следующих темах:

    • Корреляция и причинно-следственная связь

      • В научных поисках количественного предсказания и объяснения часто путают две взаимосвязи между переменными: корреляцию и причинно-следственную связь .
      • Причинность относится к взаимосвязи между двумя (или более) переменными, когда одна переменная вызывает другую.
      • Именно здесь следует ввести простую, но заслуживающую внимания фразу: корреляция — это не причинно-следственная связь .
      • Если вы посмотрите на три критерия причинно-следственной связи выше, вы заметите, что взаимосвязь между потреблением мороженого и преступностью соответствует только одному из трех критериев (они меняются вместе).
      • Эта диаграмма иллюстрирует разницу между корреляцией и причинно-следственной связью , поскольку потребление мороженого связано с преступностью, но оба зависят от температуры.
    • Причинная связь

      • Концепция причинно-следственной связи является сложной концепцией в философии науки.
      • Поскольку полное освещение этой темы выходит далеко за рамки данного текста, мы сосредоточимся на двух конкретных темах: (1) установление причинно-следственной связи в экспериментах и ​​(2) установление причинно-следственной связи в неэкспериментальных планах. .
      • Это почти клише, что корреляция не означает причинно-следственную связь .
      • Основная ошибка при выводе причинно-следственной связи из корреляции называется «проблемой третьей переменной» и означает, что третья переменная отвечает за корреляцию между двумя другими переменными.
    • Знакомство с наблюдательными исследованиями и экспериментами

      • В общем, связь не подразумевает причинно-следственной связи , а причинно-следственная связь может быть выведена только из рандомизированного эксперимента.
    • Корреляция не является причиной

      • Традиционное изречение «корреляция не подразумевает причинно-следственной связи, » означает, что корреляция не может использоваться для вывода причинной связи между переменными.
      • Традиционное изречение, что «корреляция не подразумевает причинно-следственной связи, » означает, что корреляция не может использоваться для вывода причинной связи между переменными.
      • Предположение о том, что корреляция доказывает причинно-следственную связь , считается «логической ошибкой сомнительной причины» в том смысле, что два события, происходящие вместе, считаются имеющими причинно-следственную связь.
    • Анализ данных и выводы по чертежам

      • Но они должны проявлять осторожность, чтобы не принять корреляцию за причинно-следственную связь .
      • Чтобы лучше понять разницу между корреляцией и причинно-следственной связью , рассмотрим этот пример.
      • Эта взаимосвязь является корреляцией и не обязательно подразумевает причинно-следственную связь .
      • Однако важно помнить, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи ; Другими словами, из того, что переменные изменяются пропорционально, не следует, что одна переменная влияет на другую.
      • Этот фиктивный выпуск новостей дает три конкурирующих интерпретации одних и тех же результатов опроса и демонстрирует опасность предположения, что корреляция предполагает причинно-следственную связь .
    • Описательная и корреляционная статистика

      • Корреляция не обязательно доказывает причинно-следственную связь .
      • Это отличается от причинно-следственной связи , где обнаруживается, что одна переменная вызывает другую.
      • Только научные эксперименты могут доказать причинно-следственную связь .
    • Факты, информация, знания и мудрость

      • Знание подразумевает понимание природы отношений (система причинно-следственной связи ) между фактами и информацией.
    • Врожденные пороки

      • Врожденное заболевание или врожденное заболевание — это состояние, существующее при рождении и часто до рождения, или развивающееся в течение первого месяца жизни (неонатальное заболевание), независимо от причинной связи .
      • Врожденные нарушения широко различаются по причинно-следственной связи и аномалиям.
    • Объясняющие и ответные переменные

    • Корреляционные исследования

      • Однако, в отличие от экспериментальных исследований, корреляционные исследования могут показать только взаимосвязь двух переменных — они не могут определить причинно-следственную связь (какая переменная вызывает изменение другой).
      • В психологических исследованиях важно помнить, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи ; Тот факт, что две переменные связаны, не обязательно означает, что одна из них вызывает другую, и необходимо провести дальнейшие исследования, чтобы доказать любую причинную связь.
      • Всегда помните, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи .
      • Только экспериментальное исследование может определить причинно-следственную связь .

    Корреляция, причинно-следственная связь или ассоциация — что все это значит ??? — Психология в действии

    From allaboutadission.ком: Комментарий, опубликованный читателем к недавнему посту, сделал мне выговор за то, что я предположил, что марихуана привела к ухудшению отношений . Хотя в этом случае читатель ошибся, поскольку я специально использовал слово «связанный», комментарий заставил меня подумать, что, возможно, мне следует объяснить различия здесь. Я ученый, изучающий зависимость, и в этой области очень важно четко понимать, что означает каждое из используемых вами слов.

    Итак, давайте перейдем к делу:

    Корреляция — Когда исследователи находят корреляцию, которую также можно назвать ассоциацией, они говорят, что они обнаружили связь между двумя или более вещами.Например, в случае публикации о марихуане исследователи обнаружили связь между употреблением марихуаны в подростковом возрасте и более проблемными отношениями в середине или конце двадцатых годов. Проблема в том, что на эти отношения могут влиять другие факторы, которые исследователи не знают об этом, но читайте дальше.

    Причинно-следственная связь — Когда в статье говорится, что причинно-следственная связь была обнаружена, это означает, что исследователи говорят, что изменения в одном измеренном ими объекте напрямую вызывают изменений в другом.Примером может служить исследование, показывающее, что прыжок с утеса напрямую наносит большой физический урон.

    Большинство исследований, о которых вы читаете, указывают на корреляцию между переменными, а не на причинную связь. Вы можете найти ключевые слова, внимательно прочитав. Если в статье говорится что-то вроде «у мужчин было обнаружено, что они были» или «женщины были более склонны», они говорят об ассоциациях, а не о причинно-следственной связи.

    Почему разница?

    Причина в том, что для того, чтобы на самом деле иметь возможность заявить о причинной связи, исследователи должны разделить участников на разные группы, попросить некоторых участников заняться тем видом деятельности, который они хотят изучать (например, принять новый препарат), в то время как остальные не делают этого. т.Фактически это то, что происходит при клинических испытаниях лекарств, потому что FDA требует доказательств того, что лекарство на самом деле делает лучше человек. Очевидно, что доказать причинно-следственную связь гораздо сложнее, чем доказать связь.

    Так следует ли игнорировать корреляции?

    Нет! Корреляции по-прежнему важны, и их все еще необходимо изучить, особенно в некоторых областях исследований, таких как зависимость. Мы не можем случайным образом давать людям такие наркотики, как метамфетамин, в детстве и изучать развитие их мозга, чтобы увидеть, как это вещество влияет на них , это было бы неэтично. Итак, что у нас осталось, так это необходимость изучить, какое использование метамфетамина (и других наркотиков) связано с . По этой причине исследователи используют специальные статистические методы для оценки ассоциаций, чтобы убедиться, что они также учитывают другие вещи, которые могут мешать их результатам.

    В случае статьи о марихуане исследователи исключили ряд других мешающих переменных, которые, как известно, влияют на отношения, такие как агрессия, пол, образование, близость с другими членами семьи и т. Д.Поступая так, они сделали все возможное, чтобы убедиться, что связь, обнаруженная между марихуаной и статусом отношений, была реальной. По мере того, как все больше исследователей оценивают эту взаимосвязь по-разному, мы узнаем больше об ее истинной природе.

    Так мы узнали, что курение вызывает рак. Через бесконечно повторяющиеся результаты, показывающие связь. Думаю, все получилось неплохо …

    Понимание исследований в области здравоохранения · Корреляция и причинно-следственная связь

    Наука часто измеряет взаимосвязь между двумя или более факторами.Например, ученые могут захотеть узнать, приводит ли употребление большого количества колы к разрушению зубов, или они могут захотеть выяснить, вызывает ли прыжок на батуте проблемы с суставами.

    • Корреляция — это когда два фактора (или переменные) связаны, но один не обязательно вызывает другой
    • Причинность — это когда один фактор (или переменная) вызывает другой

    В примере с прыжками на батуте исследование может показать, что люди, которые проводят много времени, прыгая на батуте, с большей вероятностью будут иметь проблемы с суставами, и в этом случае может возникнуть соблазн сделать вывод, что прыжки с батута вызывают проблем с суставами. Однако возможно также, что прыгуны на батуте в исследовании также были бегунами на длинные дистанции. Таким образом, можно сказать, что существует корреляция между прыжками на батуте и проблемами суставов, но мы не знаем наверняка, являются ли прыжки на батуте причиной проблем с суставами.

    Часто легко найти доказательства корреляции между двумя вещами, но трудно найти доказательства того, что одно на самом деле вызывает другое.Когда изменения в одной переменной вызывают изменение другой переменной, это описывается как причинная связь . Важнее всего понять, что корреляция — это , а не , то же самое, что причинно-следственная связь — иногда две вещи могут иметь общие отношения, но одна из них не вызывает другую. Например, чем больше пожарных машин будет вызвано на пожар, тем больший ущерб может причинить пожар. В этом случае повреждение не является результатом вызова дополнительных пожарных машин. Фактически, обе переменные (количество пожарных машин и размер нанесенного ущерба) вызваны размером пожара.

    Даже если — это причинно-следственная связь между переменными, может быть трудно определить направление связи — какая переменная вызывает изменение другой? Например, может существовать корреляция между настроением людей и их физическим здоровьем, но не очевидно, какая переменная влияет на другую — улучшает ли хорошее настроение физическое здоровье или хорошее физическое здоровье улучшает настроение людей?

    Некоторые типы исследований могут предоставить нам доказательства причинно-следственных связей между двумя вещами, в то время как другие типы могут только помочь нам найти корреляции.Например, рандомизированные контролируемые испытания могут предоставить убедительные доказательства причинно-следственных связей, в то время как перекрестные исследования, такие как разовые опросы, не могут.

    Читая исследования в области здравоохранения, важно помнить о разнице между корреляцией и причинно-следственной связью и задавать вопросы, подтверждением какого из них является исследование.

    Основные концепции — методы исследования в психологии — 2-е канадское издание

    1. Дайте определение переменной, отделите количественные переменные от категориальных и приведите примеры переменных, которые могут быть интересны психологам.
    2. Объясните разницу между генеральной совокупностью и выборкой.
    3. Опишите две основные формы статистической взаимосвязи и приведите примеры каждой из них.
    4. Расшифровка базовой статистики и графиков, используемых для описания статистических взаимосвязей.
    5. Объясните, почему корреляция не подразумевает причинно-следственную связь.

    Прежде чем мы рассмотрим, откуда берутся исследовательские вопросы в психологии — и что делает их более или менее интересными, — важно понять, какие вопросы обычно задают исследователи в области психологии.Для этого требуется быстрое введение в несколько основных концепций, к многим из которых мы вернемся более подробно позже в книге.

    Вопросы исследования в психологии касаются переменных. Переменная — это количество или качество, которое варьируется в зависимости от людей или ситуаций. Например, рост студентов, обучающихся на университетских курсах, является переменной, потому что он варьируется от студента к студенту. Выбранная специальность студентов также является переменной до тех пор, пока не все в классе заявили об одной и той же специальности.Количественная переменная — это величина, например рост, которая обычно измеряется путем присвоения номера каждому человеку. Другие примеры количественных переменных включают уровень разговорчивости людей, степень их депрессии и количество родных братьев и сестер. Категориальная переменная — это качество, такое как выбранная специальность, и обычно измеряется путем присвоения ярлыка категории каждому человеку (например, Психология, Английский язык, Медсестринское дело и т. Д.). Другие примеры включают национальность людей, их профессию и то, получают ли они психотерапию.

    Психологов обычно интересуют выводы о какой-то очень большой группе людей. Это называется населением. Это могут быть канадские подростки, дети с аутизмом, профессиональные спортсмены или даже просто люди — в зависимости от интересов и целей исследователя. Но обычно они изучают только небольшую группу или выборку населения. Например, исследователь может измерить разговорчивость нескольких сотен студентов университета, чтобы сделать выводы о разговорчивости мужчин и женщин в целом.Поэтому для исследователей важно использовать репрезентативную выборку — такую, которая во многих отношениях похожа на популяцию.

    Одним из методов получения выборки является простая случайная выборка, при которой каждый член генеральной совокупности имеет равные шансы быть выбранным для выборки. Например, социолог может начать со списка всех зарегистрированных избирателей в городе (население), случайным образом выбрать 100 из них из списка (выборки) и спросить у тех 100, за кого они намеревались голосовать.К сожалению, случайная выборка затруднена или невозможна в большинстве психологических исследований, потому что население менее четко определено, чем зарегистрированные избиратели в городе. Как исследователь может дать всем канадским подросткам или всем детям с аутизмом равные шансы попасть в выборку? Самая распространенная альтернатива случайной выборке — это удобная выборка , в которой выборка состоит из людей, которые оказались поблизости и желают участвовать (например, студенты-психологи).Конечно, очевидная проблема удобной выборки состоит в том, что выборка может не быть репрезентативной для генеральной совокупности.

    После того, как выборка выбрана, исследователям необходимо измерить интересующие их переменные. Для этого требуется рабочее определение — определение переменной с точки зрения того, как именно она должна быть измерена. Большинство переменных можно определить различными способами. Например, депрессия может быть оперативно определена как оценка людей по шкале депрессии на бумаге и карандаше, такая как Опросник депрессии Бека, количество депрессивных симптомов, которые они испытывают, или наличие у них диагноза большого депрессивного расстройства. Когда переменная была измерена для конкретного человека, результат называется баллом, а набор баллов — данными. Обратите внимание, что данные имеют множественное число — данные в единственном числе используются редко — поэтому грамматически правильно сказать «Это интересные данные» (и неправильно сказать «Это интересные данные»).

    Некоторые исследовательские вопросы по психологии относятся к одной переменной. Насколько часто у солдат, служивших в канадских вооруженных силах, развивается посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР) после возвращения из службы в зоне боевых действий? Насколько разговорчивы студенты канадских университетов? Сколько времени в неделю школьники проводят в Интернете? Чтобы ответить на такие вопросы, необходимо оперативно определить переменную, измерить ее среди выборки, проанализировать результаты и сделать выводы о генеральной совокупности.Для количественной переменной это обычно включает вычисление среднего и стандартного отклонения оценок. Для категориальной переменной это обычно включает вычисление процента оценок на каждом уровне переменной.

    Однако вопросы исследования в области психологии, скорее всего, будут касаться статистических отношений между переменными. Между двумя переменными существует статистическая взаимосвязь, когда средний балл по одной систематически различается по уровням другой (например,g., если средний балл за экзамен выше среди студентов, которые делали заметки от руки, а не использовали портативный компьютер). Изучение статистических взаимосвязей важно, потому что вместо того, чтобы рассказывать нам о поведении и психологических характеристиках по отдельности, оно рассказывает нам о потенциальных причинах, последствиях, развитии и организации такого поведения и характеристик.

    Есть две основные формы статистической взаимосвязи: различия между группами и корреляции между количественными переменными.Хотя оба они согласуются с общим определением статистической взаимосвязи — средний балл по одной переменной различается на разных уровнях, — они обычно описываются и анализируются несколько по-разному. По этой причине важно их четко различать.

    Одна из основных форм статистической взаимосвязи — это разница между средними баллами двух групп по некоторой интересующей переменной. Такую форму принимают самые разнообразные исследовательские вопросы психологии. Неужели женщины более разговорчивы, чем мужчины? У людей, разговаривающих по мобильному телефону, более слабые навыки вождения, чем у людей, не разговаривающих по мобильному телефону? У людей, получающих психотерапию A, как правило, меньше депрессивных симптомов, чем у людей, получающих психотерапию B? Позже мы также увидим, что такие отношения могут включать более двух групп и что группы могут состоять из одних и тех же людей, проверенных в разное время или в разных условиях.На данный момент, однако, проще всего представить себе две отдельные группы.

    Различия между группами обычно описываются с помощью среднего балла и стандартного отклонения для каждой группы. Эта информация также может быть представлена ​​в виде гистограммы, подобной показанной на рис. 2.1, где высота столбцов представляет средние значения групп.

    Рисунок 2.1 Гистограмма, показывающая очень небольшую разницу в среднем количестве слов, произносимых в день женщинами и мужчинами в большой выборке. На основе данных исследования «Действительно ли женщины более разговорчивы, чем мужчины?» М.Р. Мель, С. Вазир, Н. Рамирес-Эспарса, Р. Б. Слатчер и Дж. У. Пеннебейкер, 2007, Science, 317, с. 82.

    Вторая основная форма статистической взаимосвязи — это корреляция между двумя количественными переменными, где средний балл по одной переменной систематически различается по уровням другой. Опять же, эту форму принимают самые разнообразные исследовательские вопросы психологии. Связано ли быть более счастливым с более разговорчивым? Часто ли нарциссические люди делают больше селфи? Зависит ли эффективность психотерапии от того, насколько пациенту нравится терапевт?

    Корреляции между количественными переменными часто представляются с помощью диаграмм рассеяния. На рисунке 2.2 показаны некоторые гипотетические данные о взаимосвязи между уровнем стресса, которому подвергаются люди, и количеством имеющихся у них физических симптомов. Каждая точка на диаграмме рассеяния представляет собой оценку одного человека по обеим переменным. Например, точка в кружке на рис. 2.2 представляет человека, у которого была оценка стресса 10 и у которого было три физических симптома. Принимая во внимание все моменты, можно увидеть, что у людей, находящихся в состоянии большего стресса, как правило, больше физических симптомов. Это хороший пример положительной взаимосвязи, когда более высокие баллы по одной переменной, как правило, связаны с более высокими баллами по другой.Отрицательная связь — это такая взаимосвязь, при которой более высокие баллы по одной переменной обычно связаны с более низкими баллами по другой. Существует отрицательная связь между стрессом и функционированием иммунной системы, например, потому что более высокий стресс связан с более низким функционированием иммунной системы.

    Рис. 2.2 Диаграмма рассеяния, показывающая гипотетическую положительную связь между стрессом и количеством физических симптомов. Точка в кружке представляет человека с 10 баллами стресса и тремя физическими симптомами.Коэффициент Пирсона для этих данных равен +,51.

    Сила корреляции между количественными переменными обычно измеряется с помощью статистики под названием r Пирсона. Как показано на рисунке 2.3, r Пирсона колеблется от -1,00 (самая сильная отрицательная связь) до +1,00 (самая сильная возможная положительная взаимосвязь). Значение 0 означает, что между двумя переменными нет связи. Когда r Пирсона равно 0, точки на диаграмме рассеяния образуют бесформенное «облако». Поскольку его значение приближается к -1.00 или +1.00, точки становятся все ближе и ближе к одной прямой. Веб-сайт Interpreting Correlation, созданный Кристоффером Магнуссоном, обеспечивает отличную интерактивную визуализацию корреляций, которая позволяет вам регулировать силу и направление корреляции, наблюдая соответствующие изменения на диаграмме рассеяния.

    Рисунок 2.3 Диапазон значений r Пирсона: от -1,00 (сильнейшая возможная отрицательная связь) до 0 (нет взаимосвязи) до +1,00 (самая сильная возможная положительная взаимосвязь)

    Коэффициент Пирсона r является хорошим показателем только для линейных отношений, в которых точки лучше всего аппроксимировать прямой линией.Это не лучший способ измерения нелинейных соотношений, когда точки лучше аппроксимируются изогнутой линией. На рисунке 2.4, например, показана гипотетическая зависимость между количеством сна, которое люди спят за ночь, и уровнем их депрессии. В этом примере линия, которая лучше всего аппроксимирует точки, представляет собой кривую — своего рода перевернутую букву «U», потому что люди, которые спят около восьми часов, как правило, наименее подавлены. Те, кто слишком мало спит, и те, кто слишком много спит, как правило, более подавлены.Нелинейные отношения довольно распространены в психологии, но измерение их силы выходит за рамки этой книги.

    Рисунок 2.4 Гипотетическая нелинейная связь между сном и депрессией

    Исследователей часто интересует статистическая взаимосвязь между двумя переменными, потому что они думают, что одна из переменных вызывает другую. То есть статистическая связь отражает причинно-следственную связь. В этих ситуациях переменная, которая считается причиной, называется независимой переменной (часто для краткости обозначается как X ), а переменная, которая считается следствием, называется зависимой переменной (часто обозначаемой как Y ).Например, статистическая взаимосвязь между тем, получает ли депрессивный человек психотерапию или нет, и количеством депрессивных симптомов, которые он или она имеет, отражает тот факт, что психотерапия (независимая переменная) вызывает уменьшение симптомов (зависимая переменная). Понимание причинно-следственных связей важно отчасти потому, что позволяет нам предсказуемым образом изменять поведение людей. Если мы знаем, что психотерапия вызывает уменьшение депрессивных симптомов — и мы хотим, чтобы у людей было меньше депрессивных симптомов, — тогда мы можем использовать психотерапию для достижения этой цели.

    Но не все статистические отношения отражают причинно-следственные связи. Это то, что имеют в виду психологи, когда говорят: «Корреляция не подразумевает причинно-следственной связи». Забавный пример этого — исследование 2012 года, которое показало положительную корреляцию ( r = 0,79 Пирсона) между потреблением шоколада на душу населения в стране и количеством Нобелевских премий, присуждаемых гражданам этой страны. Однако кажется очевидным, что это не означает, что употребление шоколада заставляет людей выигрывать Нобелевские премии, и было бы бессмысленно пытаться увеличить количество получаемых Нобелевских премий, рекомендуя родителям кормить своих детей больше шоколада.

    Есть две причины, по которым корреляция не подразумевает причинно-следственную связь. Первая называется проблемой направленности. Две переменные, X и Y , могут быть статистически связаны, потому что X вызывает Y или потому что Y вызывает X . Рассмотрим, например, исследование, показывающее, что то, занимаются ли люди или нет, статистически связано с тем, насколько они счастливы — так что люди, которые занимаются спортом, в среднем более счастливы, чем люди, которые этого не делают.Эта статистическая зависимость согласуется с идеей о том, что упражнения приносят счастье, но также согласуется с идеей о том, что счастье вызывает физические упражнения. Возможно, счастье дает людям больше энергии или заставляет их искать возможности пообщаться с другими в тренажерном зале. Вторая причина того, что корреляция не предполагает причинной связи, называется проблемой третьей переменной. Две переменные, X и Y , могут быть статистически связаны не потому, что X вызывает Y , или потому что Y вызывает X , а потому, что некоторая третья переменная, Z , вызывает оба X и Y .Например, тот факт, что страны, получившие больше Нобелевских премий, как правило, имеют более высокое потребление шоколада, вероятно, отражает географию в том смысле, что европейские страны, как правило, имеют более высокие показатели потребления шоколада на душу населения и вкладывают больше средств в образование и технологии (опять же, на душу населения). capita), чем во многих других странах мира. Точно так же статистическая взаимосвязь между упражнениями и счастьем может означать, что какая-то третья переменная, такая как физическое здоровье, вызывает оба других.Физическое здоровье может побудить людей заниматься спортом и сделать их счастливее.

    Для некоторых отличных и забавных примеров корреляций, которые почти наверняка не обнаруживают причинно-следственной связи, обратите внимание на странные корреляции, обнаруженные при ложных корреляциях (рис. 2.5 представляет один из таких примеров).

    Рис. 2.5. Линейный график показывает тесную корреляцию между количеством людей, утонувших в результате падения в бассейн, и количеством файлов, в которых оказался Николас Кейдж.

    Хотя исследователи в области психологии знают, что корреляция не предполагает причинной связи, многие журналисты этого не делают.Один веб-сайт о корреляции и причинно-следственной связи, ссылки на десятки сообщений СМИ о реальных биомедицинских и психологических исследованиях. Многие заголовки предполагают, что была продемонстрирована причинно-следственная связь, когда внимательное чтение статей показывает, что это не так из-за проблем направленности и третьей переменной. Одна из таких статей посвящена исследованию, показывающему, что дети, которые ели конфеты каждый день, в более позднем возрасте с большей вероятностью, чем другие дети, были арестованы за насильственные преступления. Но могут ли конфеты действительно «привести к насилию», как предполагает заголовок? Какие альтернативные объяснения этой статистической зависимости вы можете придумать? Как можно переписать заголовок, чтобы он не вводил в заблуждение?

    Как мы увидим позже в книге, исследователи могут решать проблемы направленности и третьей переменной различными способами.Однако наиболее эффективным является проведение эксперимента. Эксперимент — это исследование, в котором исследователь манипулирует независимой переменной. Например, вместо простого измерения количества упражнений, исследователь может привести людей в лабораторию и случайным образом назначить половину из них бегать на беговой дорожке в течение 15 минут, а остальным — сидеть на диване в течение 15 минут. Хотя это кажется незначительным изменением в схеме исследования, это чрезвычайно важно. Итак, если у тех, кто занимается спортом, настроение больше, чем у тех, кто не тренировался, это не может быть связано с тем, что их настроение повлияло на то, сколько они тренировались (потому что исследователь определил, сколько они тренировались).Точно так же это не может быть связано с тем, что какая-то третья переменная (например, физическое здоровье) повлияла как на то, сколько они тренировались, так и на то, в каком настроении они были (потому что, опять же, исследователь определил, сколько они тренировались). Таким образом, эксперименты устраняют проблемы направленности и третьей переменной и позволяют исследователям делать твердые выводы о причинно-следственных связях. Позже в этой книге мы расскажем гораздо больше об экспериментальных и неэкспериментальных исследованиях.

    • Психологические исследования касаются переменных и взаимосвязей между ними
    • Две основные формы статистической взаимосвязи — это различия между средними значениями групп и корреляция между количественными переменными, каждая из которых может быть описана с помощью нескольких простых статистических методов.
    • Корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. Статистическая взаимосвязь между двумя переменными, X и Y, не обязательно означает, что X вызывает Y. Также возможно, что Y вызывает X или что третья переменная Z вызывает и X, и Y.
    1. Практика. Составьте список 10 переменных, которые могут быть интересны исследователю в области психологии. Для каждого укажите, является ли он количественным или категориальным.
    2. Практика: представьте, что вы классифицируете людей как интровертов (более тихие, застенчивые, более обращенные внутрь себя) или экстравертов (более громкие, более общительные, более обращенные вовне).Нарисуйте гистограмму, показывающую гипотетическую статистическую связь между этой переменной и количеством слов, которые люди говорят за день.
    3. Практика: Теперь представьте, что вы измеряете уровень экстраверсии людей как количественную переменную со значениями от 0 (крайняя интроверсия) до 30 (крайняя экстраверсия). Нарисуйте диаграмму рассеяния, показывающую гипотетическую статистическую связь между этой переменной и количеством слов, которые люди говорят за день.
    4. Практика: для каждой из следующих статистических зависимостей решите, присутствует ли проблема направленности, и подумайте хотя бы об одной вероятной третьей переменной:
      1. Люди, которые едят больше омаров, как правило, живут дольше.
      2. Люди, которые больше тренируются, обычно меньше весят.
      3. Студенты колледжей, которые употребляют больше алкоголя, как правило, имеют более низкие оценки.

    Психология зла — корреляция не подразумевает причинно-следственную связь

    Итак, в нашем примере со статистически значимой корреляцией между двумя вещами, такими как (X) диетический завтрак и (Y) оценки, гипотетически возможны несколько вещей:

    1. Изменения в X вызывают изменения в Y — лучший завтрак, на самом деле, приводит к лучшим оценкам.
    2. Изменения Y вызывают изменения X — Чем больше учится, тем лучше завтракать у учащихся.
    3. Оба приведенных выше утверждения верны, и две переменные взаимно определены … Лучшее питание приводит к академическим улучшениям, а большее обучение вызывает улучшение пищевых привычек.
    4. Есть еще кое-что, например социально-экономический статус (S.E.S.), который влияет как на потребление завтрака, так и на успеваемость. Здоровая пища, как правило, дороже, чем нездоровая пища, и семьи, которые могут позволить себе много здоровой пищи, также могут позволить себе другие ресурсы, которые помогают учащимся (книги, компьютеры, репетиторы и т.). Таким образом, эти два понятия связаны технически, но не потому, что одно напрямую влияет на другое.

    Поскольку мы не можем быть уверены, что это из трех, просто измеряя завтрак и оценки, все, что мы можем сказать, это то, что между ними есть корреляция — мы НЕ можем сказать, что хороший завтрак приведет к получению более высоких оценок.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *