Рис. 1. «Від спостереження до висновку: де виникає вплив дослідника»

 Від спостереження до висновку: як інтерпретація дослідника може спотворити дослідження

Наукове дослідження часто уявляють як послідовність отримання фактів, їх аналізу та формулювання висновку. Однак між первинним спостереженням і кінцевим результатом існує критично важливий етап — інтерпретація. Саме тут дослідник вирішує, які дані вважати релевантними, як їх класифікувати, які похибки врахувати та яке пояснення перевіряти. У психології науки ця проблема відома як experimenter expectancy effect — ефект очікувань дослідника. Класичні експерименти Роберта Розенталя і Керміта Фоде показали, що очікування експериментатора можуть несвідомо впливати на поведінку учасників і, відповідно, на отриманий результат. Цей механізм не обов’язково передбачає свідому фальсифікацію. Дослідник може бути абсолютно переконаний у власній об’єктивності, але його попередня гіпотеза здатна впливати на те, що він помічає і що пропускає. Це пов’язано з ширшим явищем confirmation bias — схильністю шукати або інтерпретувати інформацію відповідно до вже наявних переконань чи гіпотези. У результаті спотворення може виникнути ще до статистичного аналізу: наприклад, дослідник може відбирати лише певні випадки, надавати більшої ваги даним, які підтверджують його припущення, або використовувати різні критерії для альтернативних пояснень. Саме тому проблема стосується не лише результату, а й самих вхідних даних.

У дослідженні НЛО це має особливе значення, оскільки значна частина вихідної інформації може бути неповною або неоднозначною. Я у своєму довіднику How to identify Unidentified Flying Objects (UFOs)? How to investigate Anomalous Aerospace Phenomena (AAP)? прямо звертаю увагу на обмеження людського сприйняття: оцінка відстані, розмірів і руху далекого об’єкта може бути ненадійною, а обробка сенсорної інформації мозком здатна породжувати помилки сприйняття. Тому первинне повідомлення свідка не повинно автоматично перетворюватися на фізичний параметр об’єкта. Те саме стосується відео та фотографій: зовнішній вигляд об’єкта ще не є доказом його природи. Важливим стає питання про оригінальність матеріалу, його метадані, умови отримання, можливі артефакти та незалежні джерела підтвердження. У довіднику ця логіка доведена до практичного принципу: ізольоване візуальне спостереження має значно меншу аналітичну цінність, тоді як незалежно підтверджені інструментальні дані та кореляція різних джерел підвищують надійність висновку.

Рис. 2. «Як очікування дослідника можуть змінювати результат»

Особливо важливо, що помилка може накопичуватися послідовно. Якщо дослідник спочатку приймає неперевірене припущення за факт, наступний етап аналізу працює вже з викривленою вихідною умовою. Потім результат цього аналізу може використовуватися як «підтвердження» початкової гіпотези. У дослідженнях НЛО це може виглядати так: незвичайне світло → припущення про невідомий об’єкт → інтерпретація його руху як аномального → пошук лише тих даних, які це підтверджують → висновок про аномальність. Саме тому в довіднику запропоновано принципово важливе розділення даних, інтерпретації та гіпотези, а також вимогу оцінювати дані без упередження щодо очікуваного результату. Для аналізу фотографій та відео це означає, що навіть окремий позитивний результат певного тесту не повинен автоматично ставати доказом: наприклад, у довіднику підкреслюється, що аналіз рівня помлок (Error Level Analysis) може бути лише одним із інструментів пошуку ознак редагування і сам по собі зазвичай не є достатньою підставою для категоричного висновку.

Ще один рівень проблеми виникає тоді, коли дослідник має вже сформовану репутацію або тривалий досвід роботи з певною категорією явищ. Попередній досвід безумовно корисний для розпізнавання літаків, супутників, метеорологічних явищ, оптичних ефектів чи технічних артефактів. Але він одночасно може створювати когнітивну установку: фахівець починає швидше бачити знайоме пояснення або, навпаки, шукати підтвердження улюбленої аномальної гіпотези. Дослідження сприйняття неоднозначних стимулів показують, що переконання можуть бути пов’язані з тим, як людина розрізняє сигнал і шум. Це особливо актуально для НЛО-тематики, де саме поняття «невідомого» легко перетворюється з опису стану знань на припущення про природу об’єкта. Тому твердження «об’єкт не ідентифікований» методологічно не повинно автоматично означати «об’єкт має незвичайне або екзотичне походження». У довіднику класифікація як аномальної події розглядається як фіксація прогалини в доступних даних або моделях, а не як припущення про походження явища.

Звідси випливає практичний висновок: чим неоднозначніші вихідні дані, тим важливішими стають методи контролю інтерпретації. До них належать збереження оригінальних матеріалів, документування методики та параметрів обладнання, незалежна перевірка, використання декількох незалежних каналів спостереження, фіксація альтернативних гіпотез і чітке розмежування того, що було безпосередньо виміряно, що було інтерпретовано і що лише припускається. У довіднику ці принципи сформульовані як вимоги до наукової доброчесності: висновки мають ґрунтуватися на перевірених даних, невизначеність повинна бути явно зазначена, а методологічні кроки, метадані та параметри обладнання — зафіксовані для подальшої перевірки. Окремо наголошується на необхідності незалежного рецензування та повідомлення про виявлені методологічні помилки.

Найважливішим є те, що об’єктивність не означає відсутність у дослідника гіпотез. Науковий дослідник має право висувати навіть сміливі припущення, але він не повинен непомітно перетворювати їх на критерії відбору доказів. Якщо дві конкуруючі гіпотези оцінюються різними стандартами, результат дослідження вже залежить не лише від властивостей об’єкта, а й від переконань того, хто його аналізує. У загальній методології науки це одна з причин, чому гнучкість структури, визначень, способів аналізу та наявність упереджень можуть суттєво впливати на достовірність наукових висновків. Для НЛО-ідентифікацій ця проблема має особливу вагу: чим менше незалежних вимірювань і чим більше простору для інтерпретації, тим більша роль людського фактора.

 

Рис. 3. «Контроль людського фактора в ідентифікації»

Отже, найбільш вразливим місцем дослідження може бути не сам прилад і навіть не математична обробка даних, а момент, коли дослідник відповідає на питання: «Що саме я бачу в цих даних?». Відповідь на нього може визначити весь подальший напрям аналізу. Тому професійне дослідження НЛО або аномальних аерокосмічних явищ має бути побудоване таким чином, щоб особисті переконання дослідника якомога менше впливали на вхідні дані, їх класифікацію та кінцевий висновок. Мета такого підходу — не довести або спростувати наперед задану позицію, а зберегти можливість помилитися, перевірити власну гіпотезу і прийняти результат, який суперечить початковим очікуванням.

Список літератури:

1. Rosenthal, R., & Fode, K. L. (1963). The effect of experimenter bias on the performance of the albino rat. Behavioral Science, 8(3), 183–189. DOI: 10.1002/bs.3830080302.
2. Rosenthal, R., & Fode, K. L. (1963). Psychology of the Scientist: V. Three Experiments in Experimenter Bias. Psychological Reports, 12(2), 491–511. DOI: 10.2466/pr0.1963.12.2.491.
3. Nickerson, R. S. (1998). Confirmation Bias: A Ubiquitous Phenomenon in Many Guises. Review of General Psychology, 2(2), 175–220. DOI: 10.1037/1089-2680.2.2.175.
4. Ioannidis, J. P. A. (2005). Why Most Published Research Findings Are False. PLoS Medicine, 2(8), e124. DOI: 10.1371/journal.pmed.0020124.
5. Kaptchuk, T. J. (2003). Effect of interpretive bias on research evidence. BMJ, 326, 1453–1455. DOI: 10.1136/bmj.326.7404.1453.
6. Holman, L., et al. (2015). Evidence of Experimental Bias in the Life Sciences: Why We Need Blind Data Recording. PLoS Biology, 13(12), e1002190. DOI: 10.1371/journal.pbio.1002190.
7. Schulz, K. F., Chalmers, I., Hayes, R. J., & Altman, D. G. (1995). Empirical evidence of bias. Dimensions of methodological quality associated with estimates of treatment effects in controlled trials. JAMA, 273(5), 408–412. DOI: 10.1001/jama.273.5.408.
8. Seymour, K., Sterzer, P., & Soto, N. (2022). Believing is seeing: The link between paranormal beliefs and perceiving signal in noise. Consciousness and Cognition, 106, 103418. DOI: 10.1016/j.concog.2022.103418.
9. Kalytyuk I., Mykolyshyn A. How to identify Unidentified Flying Objects (UFOs)? How to investigate Anomalous Aerospace Phenomena (AAP)? – Kyiv: Lira-K, 2026 — 342p ISBN978-617-8883-25-6 DOI:10.59647/978-617-8883-25-6/1

Автор статті: І.М. Калитюк Email: kontaktkoordinator@gmail.com ORCID:0009-0009-3203-0072

Читайте також:

1.Калитюк І.М. Від уфології до НЛО-ідентифікації: теоретико-методологічна трансформація досліджень аерокосмічних аномальних явищ у XXI столітті

2.Калитюк І.М. Принцип опори на видимість та проблема демаркації: епістемологічна невизначеність у дослідженнях аномальних явищ

3.Калитюк І.М. Проблематика верифікації, людського фактору та оптимізації дослідницьких ресурсів

---

Станьте нашим подписчиком и получайте новости уфологии на почту!