Текст книги "Гендерный мозг. Современная нейробиология развенчивает миф о женском мозге"

В психологии слово «различный» часто используется в его статистическом значении: средние баллы двух исследуемых групп достаточно далеки друг от друга, чтобы пересечь некий статистический порог. Вы можете сказать, что измеренная вами величина «отличается» в двух группах. Но это часто скрывает очень важный вопрос: как именно отличается? Каждая из двух групп получает какое-то количество баллов за измеренные параметры, и эти баллы распределяются вокруг среднего значения. Получившиеся два набора значений могут существенно перекрываться. Другими словами, вы не можете достоверно сказать, как член одной из групп выполнит задание или сколько баллов он получит в личностном тесте. И вы не можете определить на основании количества баллов, которое получил участник, к какой группе он относится. Эти группы на самом деле имеют гораздо больше сходств, чем различий. Поэтому хотя и существует статистическая разница, это не всегда значимое отличие.

КАЖЕТСЯ, У ДЕВОЧЕК ЛУЧШЕ РАЗВИТЫ ВЕРБАЛЬНЫЕ СПОСОБНОСТИ, А У МАЛЬЧИКОВ – СПОСОБНОСТЬ К ПРОСТРАНСТВЕННОМУ ВОСПРИЯТИЮ, УМЕНИЕ ОБРАЩАТЬСЯ С ЦИФРАМИ И АГРЕССИЯ.

Один из способов измерения степени пересечения двух групп заключается в определении величины эффекта³⁴. Чтобы ее рассчитать, нужно вычесть средний балл одной группы из среднего балла другой, а потом разделить разность на величину изменчивости в двух группах. Допустим, вы хотите узнать, кто быстрее решает кроссворды: любители чая или кофе. Вы собираете данные, вычитаете средний балл чаелюбов из среднего балла кофеманов и делите на величину стандартного отклонения – это показатель дисперсии (разброса значений), который показывает широту распределения баллов в каждой группе. В результате вы получите «величину эффекта» для различия между теми, кто пьет чай, и теми, кто предпочитает кофе.

Величина эффекта показывает, насколько значимыми являются различия между группами. Психологи говорят о «статистически значимых различиях», и, строго говоря, так оно и есть. Однако различия могут быть незначительными и в действительности не оказывать влияния на решение принять на работу представителя одной группы, а не другой (или пригласить для отгадывания кроссворда любителя кофе или чая). Когда вы говорите о чем-то столь же важном, как результаты исследования половых различий, то вы должны четко объяснить, что имеете в виду. Если величина эффекта небольшая (около 0,2), то различия между баллами в двух группах могут быть статистически «значимыми». Но на самом деле на основании этих различий вы не можете точно определить, к какой группе принадлежит участник или что могут или не могут делать представители той или иной группы.

Если две группы явно различаются, то величина эффекта будет довольно большой. Самый яркий пример – это различие роста мужчин и женщин. Средняя величина эффекта составляет примерно 2,0, то есть мужчины и женщины отличаются существенно: девяносто восемь процентов представителей более высокой группы будут выше среднего роста низкой группы³⁵. Однако, даже если величина эффекта большая, то значения, измеренные в двух группах, будут пересекаться на тридцать процентов.

Я так подробно останавливаюсь на этом потому, что величина эффекта в большинстве опубликованных исследований половых различий невелика, порядка 0,2 или 0,3. Это значит, что пересечение данных составляет примерно девяносто процентов. Даже «умеренная» величина эффекта 0,5 свидетельствует о пересечении более чем на восемьдесят процентов. Поэтому когда кто-то говорит о половых различиях, нам нужно четко представлять себе, что это почти никогда не означает полного разделения, непересечения данных двух групп. Это также не означает, что они явно различимы, какой бы параметр вы ни оценивали, и если вы знаете пол человека, то вы не можете точно предсказать, насколько хорошо или плохо он выполнит какое-то задание или как поведет себя в конкретной ситуации³⁶.

Очень важно учитывать величину эффекта, если вы пытаетесь составить общее впечатление о данных в той или иной области исследований. Есть такой прием, метаанализ. Это когда вы сопоставляете данные, полученные из разных экспериментов по изучению одной и той же темы. Вы определяете, сколько человек участвовало в исследовании, оцениваете, насколько полученные данные достоверные и согласующиеся, а также высчитываете, какая величина эффекта является нормой. Такой подход помогает решить проблему исследований с небольшим количеством участников или экспериментов типа «включено-выключено», которые невозможно повторить. Когда вы смотрите на величину эффекта, то понимаете, насколько справедливо заявление о том, что полученное различие «глубокое» или «основополагающее». Если в исследовании, где используются подобные выражения, на самом деле не сообщается о величине эффекта, то следует отнестись к нему с осторожностью.

Следует отметить еще одно предупреждение относительно публикаций полученных данных. Если кто-то называет какую-то величину «значимой» (например, «мужчины и женщины значимо различаются»), то он, скорее всего, имеет в виду, что это различие важное и оно привлечет к себе внимание. Вы вряд ли подумаете: «Ага, это значит, что вероятность составляет 5 из 100 возможных». Нет, вывод не в том, что данные ничего не значат, просто нам нужно не спешить восторгаться возможной интерпретацией слова «значимый».

Таким образом, существует список вопросов, на которые следует ответить, чтобы узнать, какой вклад психология внесла в дискуссию о половых различиях. Является ли гипотеза настолько объективной, насколько это вообще возможно, или она отражает стереотипы, предвзятость и упорный поиск различий? Будет ли результат выполнения теста беспристрастно отражать поведение или характер человека, или это просто суммирование цифр с целью выявления различий? Насколько тщательно экспериментаторы контролировали «гендерно-дифференцированные» факторы, например образование или профессию, или они посчитали, что определения «мужчина» или «женщина» вполне достаточно? Увидим ли мы осторожную интерпретацию величины эффекта, или любой автор статей в научно-популярных журналах будет сыпать такими определениями различий, как «фундаментальные» и «существенные»?³⁷

О чем вы спрашиваете и как задаете вопрос?

Мы уже видели, что ученые, которые выдвигают теории и проверяют их с помощью психологии, не находятся в политическом вакууме. Несмотря на то что представление Лебона о женщине как о «двухголовой горилле» несколько изменилось, целью науки до сих пор остается поиск и классификация различий, демонстрация разных навыков и характеров мужчин и женщин, которые делают их подходящими для различных ролей. В первые годы после появления этой области знаний – экспериментальной психологии – ученые так стремились найти различия, что любая высказанная гипотеза обязательно подтверждалась, будь то такие признаки, как беглость речи, эмпатия, математические способности или агрессия. Было невозможно предсказать отсутствие различий или сходство между исследуемыми группами.

Учитывая принятые в наше время правила публикации результатов исследования, вы скорее предложите научному журналу статью (и ее, скорее всего, примут), если вы укажете, что различия могут быть. В ином случае статью с большой вероятностью не напечатают.

Бывает так, что вы просматриваете опубликованную литературу, но в общем «шуме» просто не находите свидетельств отсутствия половых различий. Возможно, вы вообще не предполагаете, что они будут. Их можно обнаружить, если у вас достаточное количество участников, мужчин и женщин³⁸. Но вы же ищете половые различия, а если их нет, то вы вообще не упомянете об этом в выводах, обсуждении или в списке ключевых слов.

Часто это называют «проблемой картотеки» – это когда вы избавляетесь от свидетельств своей неудачи³⁹. Я думаю, название «проблема айсберга» лучше бы отразило суть. Существует огромное количество «невидимых» результатов исследований, которые как раз подтверждают отсутствие различий между мужчинами и женщинами по самым разным показателям. Причем некоторые из этих показателей сидят в нашем сознании как достоверные способы разделения умеющих читать карты «марсиан» от «венерианок», способных выполнять сразу несколько дел.

Таким образом, сама постановка вопроса оказывает влияние на ответ. Но нам следует обратить внимание и на способы получения этого ответа. Какие именно тесты используются для сбора информации о различиях мужчин и женщин? Действительно ли вы измеряете то, что собирались измерить? И может ли это повлиять на выводы, которые вы (или вообще кто угодно) можете сделать на основании этих данных?

Много лет назад я попала на одну конференцию, посвященную наследованию IQ. Утреннее заседание отдали генетикам, которые представили общегеномные исследования ассоциаций, оценки наследуемости, эксперименты с использованием животных с измененным геномом, модели генных вариаций и так далее. Во всех этих исследованиях IQ был зависимой переменной или моделируемым фактором. Причем для оценки людей использовали тест IQ, который казался «общепринятым». Никто ни слова не сказал о том, как именно измерялась эта самая переменная или, точнее, что именно измерялось. Все говорили о том, как генетическая модель или какие-то манипуляции влияли на показатель IQ и его эквивалент у грызунов или обезьян.

После обеда на кафедру взошли психологи. Они не оставили камня на камне от веры генетиков в свой самый главный показатель. В генетических исследованиях обнаружились такие проблемы, как неоднородность участников, заданий и измеряемых навыков, нестабильность результатов, а также необходимость учета ряда факторов, например уровня образования и социально-экономического статуса участников-людей или же размера клетки лабораторных животных и частоты их контактов с экспериментатором. Иными словами, в этих исследованиях не было согласия относительно самого определения интеллекта. В результате оказалось, что IQ не похож, скажем, на цвет глаз или группу крови, то есть на фиксированный и объективно измеряемый признак, который можно аккуратно вставить в любую экспериментальную модель. Необходимо гораздо тщательнее разобраться в предыстории, чтобы понять, что именно означает балл IQ.

Вот для этого иногда приходится подробно изучать сам измеряемый параметр. Необходимо выяснить, как разрабатывался выбранный вами тест. Он может показаться надежным (дает одинаковые результаты в разных условиях) и достоверным (измеряет то, что заявлено). Но при этом выявит совершенно не то, что вы ожидали узнать.

Люди или вещи

Можно придумать тест, который якобы найдет у людей различия на основании одного показателя, но на деле отразит что-то другое. Примером этого может быть шкала для измерения различий профессиональных интересов: для одних профессий характерен интерес к «людям», для других – к «вещам».

Шкалу профессиональных интересов обычно используют консультанты по выбору профессии⁴⁰. Она показывает, что соответствие интересов профессиональным задачам гарантирует удовольствие от работы. Принцип этого теста в 1980-х годах был разработан Дейлом Предиджером, ученым, который впоследствии занимался программой «Тестирование американских колледжей». Предиджер предположил, что все известные на тот момент профессиональные интересы можно разделить на два направления. Первое из них, «Данные/Идеи», указывает на предпочтение к обработке фактов, командной работе, разработке теорий и новых способов формулирования идей. Второе направление, «Люди/Вещи», объединяет тех, кому интересно работать с людьми, и тех, кто предпочитает работать с машинами и инструментами. И, очевидно, склонных к работе на свежем воздухе, к чему мы вернемся чуть позже.

Затем Предиджер собрал характеристики профессий. Он просмотрел тысячи документов Департамента труда Соединенных Штатов и придумал способ описания видов работ, чтобы они подходили к направлениям «Данные/Идеи» и «Люди/Вещи». В результате этого поистине Геркулесова труда (около 100 различных характеристик для 563 профессий) Предиджер классифицировал различные виды деятельности как «Основанные на Данных», «Основанные на Идеях», «Основанные на Людях», «Основанные на Вещах». Примерами профессий, «Основанных на Людях», стали учителя начальных классов и социальные работники, а типичными представителями группы «Основанные на Вещах» – каменщики и водители автобусов⁴¹.

Здесь стоит приглядеться к этим классическим профессиям и понять, кем были их представители в то время. В Соединенных Штатах времен Предиджера женщины составляли 82,4 % учителей начальных классов и 63 % социальных работников, хотя среди водителей их было 29,2 %, а среди строителей – 2,4 %⁴².

Итак, у нас получились категории, относящиеся к направлениям «Люди». Но здесь, по-видимому, не учли дополнительный фактор гендерного дисбаланса, мы могли бы назвать эти категории «Мужские» и «Женские профессии». Могло бы показаться, что перед нами пример сознательного выбора «Людей», а не «Вещей», причем женщины не выбирали профессию каменщика, потому что она «слишком основана на вещах». Но разве не могли здесь вмешаться другие факторы? Разве профессия каменщика действительно была открыта для женщины? Будем справедливы к Предиджеру, он не собирался измерять различия полов. На самом деле, он особенно гордился тем, что его «направления» отделяли лаборантов и химиков (профессии категории «Вещи») от продавцов энциклопедий и директоров воскресных школ (группа «Люди»). Однако, как мы увидим, это разделение «Людей» и «Вещей» позднее стало весьма важным в обсуждении гендерного неравенства.

«ПРОБЛЕМА КАРТОТЕКИ» – ЭТО КОГДА ВЫ ПОДЧИЩАЕТЕ СВИДЕТЕЛЬСТВА СВОЕЙ НЕУДАЧИ.

Давайте посмотрим, как измерить другую половину показателя профессиональной ориентации и определить, к чему у человека больший интерес: к «Людям» или «Вещам». Психолог Брайан Литтл трудился параллельно с Предиджером и разработал шкалу из двадцати четырех пунктов – специально для измерения «склонности к Людям» и «ориентации на Вещи» (СЛ и ОВ). Участников исследования просили оценить, насколько им нравится описанная ситуация⁴³. Здесь вам может показаться, что я слишком придираюсь (и что у меня вообще сексистские взгляды). Однако когда направление «Вещи» оценивали по таким занятиям, как «исследование дна океана в одноместной подводной лодке», а направление «Люди» – по «интересу к историям пожилого пассажира в автобусе», то совершенно неудивительно, что ученые обнаружили существенное гендерное различие в баллах для этих двух направлений. В двадцать первом веке (анкета изначально была составлена в 1970-е годы) этот тест модифицировали и, к сожалению, из него пропали вопросы про подводную лодку и «изучение стеклодувного мастерства». Однако незримые гендерные основы этих СЛ и ОВ сохранились⁴⁴.

Психолог Хантерского колледжа Городского университета Нью-Йорка Вирджиния Вэлиан задумалась над справедливостью предположений, которые лежали в основе разделения на направления, особенно о том, что скрывалось под категорией «Вещи»⁴⁵. Почему в одну группу объединяют «работу с вещами», «работу в хорошо организованном окружении» и «работу на свежем воздухе»? Почему все эти характеристики относятся к направлению «Вещи»? Как указывает Вэлиан, интересы, объединенные этим заголовком, следует более точно назвать «занятиями, которым мужчины склонны посвящать больше времени, чем женщины». (Уверена, нас с ней привлек один и тот же пункт про подводную лодку!) Вэлиан также отметила, что описания типов людей, которых интересуют занятия из направления «Вещи» («контакты с людьми, работа с инструментами и целенаправленная деятельность»), связаны со стереотипным представлением о мужчинах. А люди «общительные, заботливые и экспрессивные», предпочитающие профессии из категории «Люди», – это, естественно, женщины.

Итак, у нас есть направление: «Вещи» или «Люди». Оно предположительно помогает распознавать профессии и характеристики людей, которые хотели бы заниматься этими профессиями. Но здесь неизбежно возникает путаница, незаметное гендерное разделение, крапленая карта, которая выпадает тому, кто подходит к направлению «Люди/Вещи».

Все это могло оставаться лишь научной гипотезой, но эта концепция была подхвачена учеными, которые пытаются объяснить недостаточное представительство женщин в естественных науках, научно-технических дисциплинах, инженерии и математике, а также сомневаются в пользе от женского присутствия в них. Исследования бизнес-психолога Ронга Су и его коллег часто цитируют в различных источниках. Эти ученые собрали информацию из методических рекомендаций для определения интересов по сорока семи пунктам⁴⁶. Таким образом они получили данные о 243 670 мужчинах и 259 518 женщинах. Ученые исследовали, как эти данные группируются в направлениях «Вещи/Люди». Неудивительно, что они пришли к выводу о том, что «мужчины предпочитают работать с вещами, а женщины – с людьми», причем разница была высокозначимой, а величина эффекта большой (0,93). На этом основании ученые подсчитали, что 82,4 % участников-мужчин активно интересуются карьерой в профессиях, относящихся к «Вещам». Или это могло означать, что мужчинам нравится делать то, что делают другие мужчины, например класть кирпичи или водить автобус.

Почему вы спрашиваете?

Оборотная сторона сбора данных на основе таких самоотчетов заключается в том, что все зависит от ожиданий участников. Это та проблема, на которую указывала Наоми Вайсштайн: психологические измерения редко свободны от контекста. «Требуемая характеристика» теста часто совершенно очевидна, и ею можно манипулировать, чтобы получить определенный результат⁴⁷. Я уже говорила, как само название анкеты – «Менструальный дистресс-опросник» – может влиять на ответы.

Немного смешно, но весьма показательно, как группа ученых исследовала тот же эффект при помощи анкеты под названием «Радость во время менструаций». В нем перечислялись десять положительных ощущений, которые участницы могли испытать во время цикла. Те из них, которые сначала заполняли этот опросник, давали больше положительных ответов и вообще имели более позитивное отношение к менструациям, чем те, кто сначала заполнял опросник с негативным названием⁴⁸. Может быть, вы получаете не просто искаженный показатель, а вообще не тот, который собирались измерять?

Подобным образом, если вас просят найти простую фигуру в сложном рисунке, вы легко догадаетесь, что у вас изучают способности к пространственному восприятию. Или что у вас хотят определить уровень эмпатии, когда предлагают оценить степень согласия или несогласия с утверждением: «Мне очень нравится заботиться о людях». То, как вы отвечаете на эти вопросы, может зависеть от вашего желания удовлетворить экспериментатора или заполнить анкету лучше других участников, если за это полагаются баллы и освобождение от участия в скучных занятиях по психологии в этом семестре. Или вам просто нравится отвечать на вопросы анкеты.

Бывает и так, что вы оцениваете себя или даже выполняете задания под влиянием «прайминга»[6]6
  Прайминг – эффект воздействия ассоциаций и воспоминаний на поведение человека, которые он не всегда осознает. – Прим. науч. ред.


[Закрыть] или соответствующих стереотипов⁴⁹. Например, баллы, полученные женщиной за эмпатию, могут существенно зависеть от того, объявлена эмпатия «женским качеством» или нет⁵⁰. Другая форма прайминга, или фиксации установки, представляет собой «угрозу подтверждения стереотипа», когда ваше внимание привлекается к негативному правилу, принятому в социальной группе. Например, неспособность женщин выполнять задания на визуально-пространственное мышление или слабые результаты тестов на интеллект у негров с Карибских островов⁵¹. Контекст, в котором оцениваются навыки, скажем, пространственное мышление или профессиональные умения, может занижать оценку у человека со стереотипами. Изначально понятие «угроза подтверждения стереотипа» использовали, когда речь шла о недостаточных достижениях чернокожих или представителей национальных меньшинств. Но, как было показано, женщины так же восприимчивы к стереотипам, особенно в отношении успехов в естественных науках и в математике⁵².

Ученые изучили угрозу подтверждения стереотипа и обнаружили, что этот эффект проявляется и в контролируемых условиях. Например, вам предлагают задание, на самом деле нейтральное, но говорят, что мужчины (или женщины) выполняют его лучше. Когда женщинам выдают «женское» задание, они обычно получают более высокие баллы (это называется «повышающим эффектом стереотипа»). Но если женщине сказать, что в этом задании обычно лидируют мужчины, то они заработают гораздо меньше баллов. У мужчин это явление выражено слабее, но и они преуспевают в заданиях, объявленных «мужскими»⁵³.

Таким образом, вы не всегда получаете данные, не зависящие от условий. На ответы ваших участников могут повлиять всевозможные факторы, которые не имеют ничего общего с тем, что вы собирались продемонстрировать.

Пол – это еще не все

Теперь мы знаем, как тесно взаимодействует мозг с изменяющим его окружающим миром. Ясно, что нам нужно это учитывать при выборе участников исследования и анализе данных о мозге и поведении. И даже при определении достоверности и надежности выводов, к которым приходят ученые. Это особенно верно в отношении исследований половых различий, когда простое разделение популяции на мужчин и женщин маскирует огромное количество других возможных (и даже вероятных) источников несоответствий. Когда мы признаем, что такие факторы, как уровень образования, социально-экономическое положение и профессия изменяют структуру мозга, то будем учитывать их в отношении предполагаемых действий наших участников. Любые исследования, авторы которых сообщают о том, что пол является достаточным основанием для классификации людей, следует провести заново.

Психологическое исследование половых различий в какой-то степени произошло из той «сентиментальной чепухи», о которой говорила Хелен Вулли в начале двадцатого столетия. Но еще остается повод для беспокойства, хотя мы способны отсеять самые экстремальные заявления, поскольку в двадцать первом веке психология вооружилась техниками визуализации мозга. Через сто лет после презрительного высказывания Вулли о полученных в области психологии данных, Корделия Файн в своем обширном обзоре исследований когнитивной нейробиологии отметила множество предвзятых мнений, теорий и даже искаженных результатов⁵⁴.

Может показаться, что психологи намеренно игнорируют уровень влияния окружающего мира на поведение и мозг. И, естественно, влияние культуры может включать те самые данные, которые приходят из лабораторий психологов и специалистов по визуализации мозга. Если все это не принимать во внимание, психологию можно будет обвинить в том, что она просто предоставила доступ к каталогу прочно устоявшихся различий между полами.

ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ РЕДКО СВОБОДНЫ ОТ КОНТЕКСТА. ОНИ МЕНЯЮТСЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ТОГО, КАК ЗАДАТЬ ВОПРОС.

Но психология сыграла еще одну важную роль, которая помогла вывести нейробиологию из стен лабораторий в широкие массы. Психология интересна как средство понимания себя и других людей. Издавна существовали кодексы норм поведения и руководства по развитию личности, но именно книга Дейла Карнеги «Как завоевывать друзей и оказывать влияние на людей» (1936 г.) открыла миру ныне популярный и прибыльный жанр самопомощи⁵⁵. Начиная с книг Наполеона Хилла «Думай и богатей» (1937 г.), «Как перестать беспокоиться и начать жить» (опять Карнеги, 1948 г.) и до знаменитой «Поступай как женщина, думай как мужчина» (2009 г.), популярная психология с энтузиазмом предлагала решения жизненных проблем, в основном касающихся той самой старой проблемы половых различий. На страницах всех этих книг можно найти сколько угодно хитрых приемов для «Выживания и успеха», широких дорог к «Трансформации себя» и даже «Абсолютно новой жизни». Но главный смысл заключается в том, чтобы «Познать себя» и «Добиться большего».

Психология, вооруженная техниками визуализации мозга, приобрела новое звучание. Если к этой смеси добавить «Мозг и как он работает», снабженный цветными картинками, то вот вам готовая почва для появления нового жанра книг по самопомощи, справочников по нейронным сетям и руководств по нервным клеткам.