Монбланы и Гималаи фактов» в эмпирических науках

 

Один мой хороший знакомый, прочтя сделанное мной описание разных наук в книге "Сознание как парадокс", спросил меня: а где же эмпирические науки типа геологии, зоологии или географии? Этот вопрос побудил меня выделить эти науки в отдельный раздел, тем паче, что в психологии часто (точнее: почти всегда) эмпирические исследования выдаются за естественнонаучные. Наверное, напрасно я раньше не уделял этим наукам должного внимания. Впрочем, и методологи науки обычно не подчёркивают специфики собственно эмпирических наук, тем паче, что реальное исследование иногда может начинаться как эмпирическое, а в итоге оказывается естественнонаучным.

Вначале признаем: интуиция очевидности затрагивает отнюдь не только операции с мысленными объектами. Ещё Лейбниц говорил о двух типах истин: истинах разума и истинах факта. Действительно, существует данная каждому человеку очевидность факта. Сознание ведь отражает не самое себя, а внешний мир. Кошка, пояснял Л. Фейербах, увидев мышь, бежит за ней, а не царапает себе глаза. В обыденной жизни любой здравомыслящий человек вычленяет в своем сознании нечто такое, что существует вполне реально и не зависимо от его желания, что, как говорили пионеры экспериментальной психологии, ему непосредственно дано. Другое дело, как мы интерпретируем этот факт, как его обозначаем, что именно в нем выделяем, что принимаем за существенное и т.д. Психологи не зря заявляют: мы воспринимаем (т.е. принимаем за факт) только то, что понимаем. Методологи науки говорят практически то же самое: любой факт "теоретически нагружен". И все же в самих фактах есть первозданная очевидность. Люди доверяют именно фактам и даже любят с их помощью убеждать других. seeing is believing, говорят англичане. Увидеть – значит, поверить.

Различных фактов много. Люди же обладают непреодолимой склонностью всё раскладывать по полочкам и всё объяснять. Эта склонность отмечается почти всеми, хотя никак не объясняется. Просто признается, что люди издревле связывают различные факты воедино. Однако число возможных вариантов установления связи между разными явлениями бесконечно, нет ограничений и на создание разных классификаций этих явлений. Оценка правильности выбора того или иного варианта связи, той или другой классификации в обычной жизни чаще всего, хотя и не всегда, осуществляется на основе субъективного чувства правильности содеянного. Но в истории человечества наступил момент, когда были выработаны правила (нормы) для оценки достоверности индуктивного обобщения фактов. Так возникли эмпирические науки.

Однако сразу отметим: сами эти нормы не могли быть извлечены из опыта. Когда основатели английского эмпиризма Ф. Бэкон и Дж. Локк утверждали, что знания мы получаем только из опыта, на основе наблюдений и экспериментов, они не учли, что знание – это всегда обобщение опыта, а любые обобщения, любые иные рассуждения об опыте сами из опыта не выводятся. Д. Юм справедливо заметил, что нельзя, опираясь только на данные опыта, перейти, например, к всеобщим утверждениям. Из того, что ночь всегда до сих пор сменялась днем, нельзя эмпирически вывести, что так будет продолжаться и дальше. Как из того, допустим, что все до сих пор виденные лебеди были только белыми и черными, само по себе не следует, что как все ранее жившие, так и все ныне живущие, и даже все будущие лебеди всегда были и будут белыми и черными. Не может быть построена и некая единственно верная индуктивная логика, которая позволяет, опираясь на факты, делать заведомо истинные обобщения. Методологи науки убеждаются в этом с большим удивлением.[329] Но дело в том, что, как уже говорилось, никакая логика не является истинной, а разных непротиворечивых логик можно построить достаточно много.

Впрочем, эмпирические науки обычно и не претендуют на всеобщие высказывания, они чаще стараются определить нечто, характерное для большинства явлений или хотя бы для большинства типичных явлений. Например, лингвист хочет выделить эмпирические универсалии – такие свойства языка, которые присущи всем языкам мира. Пусть он предполагает, что во всех языках есть свойство Х. Из всего множества в 5 000 – 7 000 языков, на котором говорит население Земного шара, реально современный лингвист может получить сведения лишь о некоторой их выборке в 100, 200, пусть даже 800 и более языков. В итоге лучшее, что может сказать лингвист-эмпирик, обнаружив, что свойство Х присуще абсолютно всем рассмотренным им языкам: это свойство статистически достоверно присуще большинству языков (под большинством – принятая норма у лингвистов – считается не менее 90% всех языков).[330] 

Основное достижение эмпирических наук – построение различных классификаций и типологий. В них пытаются отразить наиболее существенные признаки изучаемых явлений, выявить связи между признаками и произвести упорядочивание этих явлений, т.е. построить систематику. Однако как определить, правильно ли мы упорядочили факты? Проблема возникает уже при формулировании правил, позволяющих выделить типичные объекты или построить "хорошую" классификацию явлений, опирающуюся – в идеале – на объективно выбранные основания. В конце ХХ в. возникло целое классиологическое движение, пытающееся решить эту проблему.Но эти правила так и не были найдены и, скорее всего, найдены не будут. Потому что, во-первых, вариантов различной классификации не счесть и нет ни одного свойства, которое нельзя было бы принять за основание классификации (это было понятно уже Дж. Миллю[331]). А во-вторых, не только принципы классификации опыта в самом опыте не содержатся, но и сами классы как таковые в принципе внеэмпиричны, т.е. не существуют во времени и пространстве[332]. Поэтому никакая классификация не может быть ни объективно предопределенной, ни самой лучшей.

Внешняя валидность классификаций.    Часто призывают строить " естественные " классификации, полагая, что она определяется природой изучаемых явлений. Попытки определить, что это значит, успеха не имели. По сути, за естественную принимают ту классификацию, которая выглядит таковой в глазах научного сообщества. Более-менее заменяет представление о естественности требование, чтобы классификации были или теоретически, или прагматически осмыслены. Это придает им внешнее оправдание. Правда, теоретически осмысленные классификации по-настоящему возможны только в естественных науках (об этом – далее), а прагматически осмысленные – в практических. В последнем случае речь идёт о том, что разные явления стоит относить к разным классам только в том в случае, если они требуют осуществления разных алгоритмов действия.

Конвенциональные нормы.    Классификации нужны, прежде всего, для того, чтобы разные исследователи могли единообразно описывать разные группы объектов, для выработки в научном сообществе единой системы названий, единых условных обозначений, наконец, построение классификации решает и дидактические задачи. Д.И. Менделеев, например, начинал строить свою Периодическую систему в попытке найти компактное изложение студентам всего разнообразия свойств химических элементов. «Классификация как бы создает те отдельности, те исходные единицы анализа, с которыми приходится иметь дело в дальнейшем».[333] Поэтому многие нормы и правила, регулирующие процесс классификации, имеют явно конвенциональный характер, так как предназначены исключительно для того, чтобы все представители научного сообщества, решающие сходные задачи, выполняли их единообразным или хотя бы более-менее сходным способом. Из ориентации на единообразие вытекает и часто выдвигаемое требование к классификациям – они должны быть удобны в обращении, в частности, признаки отнесения к классу должны быть всеми одинаково понимаемы, в пределе – наглядны  . Иначе ими трудно пользоваться. Неопозитивисты, на мой взгляд, сделали ошибку, сформулировав требование наблюдаемости используемых терминов как норму для естественных наук. На самом деле, это требование разумно – и то с существенными оговорками – только для эмпирических наук.

Применение статистических методов, неизбежное в эмпирических исследованиях, тоже опирается на конвенциональные нормы. Например, во многих науках (в биологии, психологии, сельскохозяйственных науках и пр.) при оценке результатов статистической обработки эмпирического материала принято считать достаточным уровень достоверности в 95% (т.е. полученный статистический результат оценивается как верный, если вероятность ошибки не превосходит 0,05). Бессмысленно спрашивать, почему 95%, а не, скажем, 91% или 99%. Такова принятая норма. Ясно, что некое число должно было быть выбрано для единообразия. Ясно так же, что оно должно быть существенно больше, чем 50% (в случае уровня достоверности в 50% мы, по существу, так же надежно измеряем статистические параметры, как если бы мы их определяли путем подбрасывания монеты), но всё-таки меньше, чем 100%. Однако, какое именно число следует считать существенно большим, определяется исключительно из конвенциональных соображений. Так, учитывая недоверие научного сообщества к данным, получаемым в парапсихологических исследованиях, в последних обычно принимается на порядок более высокий уровень достоверности, чем в психологических.

Конвенциональная договоренность, разумеется, не может быть главной и, тем более, единственной нормой эмпирических наук. В противном случае, однажды принятые классификации и типологии никогда бы не пересматривались, однажды установленные связи считались бы навечно установленными и т.д. Не удивительно, что добавляются и другие требования к классификации.

Диагностическая сила.    Естественность и наглядность часто оказываются мало совместимыми. Так, естественная классификация животных, казалось бы, должна строиться на их внутреннем строении. Однако было бы странно, замечает в связи с этим О. Конт, если бы мы были в состоянии определить род и вид того или иного животного, только предварительно его убив. Отсюда возникает еще одна задача, решаемая с помощью классифицирования: установление связей между непосредственно наблюдаемыми и косвенными признаками. Если такие связи установлены, то классификация позволяет диагностировать непосредственно не наблюдаемые явления по наблюдаемым признакам. Чем большей диагностической силой обладает классификация, тем она лучше и надёжнее. Для решения задачи диагностики ученые-эмпирики постоянно разрабатывают и активно применяют статистические методы обработки данных. Отметим, что подобные исследования остаются эмпирическими в той мере, в какой найденная связь между явлениями не может быть объяснена с помощью известных теоретических соображений или, в случае отсутствия таковых соображений, если эта связь не постулируется в качестве исходного основания новой теории. В последнем случае, однако, сама теория должна проверяться и оцениваться уже по иному канону – по канону естественных наук.

Логические требования  : из нескольких возможных лучшей будет признана та классификация, которая осуществляется по одному и тому же основанию (делить животных на принадлежащих императору, молочных поросят, на только что разбивших кувшин, на прочих, на нарисованных тонкой кисточкой из верблюжьей шерсти и т.д. разрешено только в рассказах Х. Борхеса); один и тот же объект или явление не должны попадать в разные классы; желательно также, чтобы в каждом классе было более-менее одинаковое число членов, и т.д.[334] Реальные классификации, конечно же, далеко не всегда удовлетворяют этим требованиям, что хотя и не заставляет отвергать имеющиеся, но побуждает строить новые. Выше простой классификации ценятся классификации иерархические, позволяющие выделять подклассы, подтаксоны, подвиды и т.п. Существуют разработанные логические требования к иерархическим классификациям. Но всё же отмечается, что иногда "лучше работают" логически небезупречные классификации.[335] Это тоже можно понять – ведь в эмпирических конструкциях логические критерии носят исключительно формальный характер и потому весьма искусственны. Так, всегда можно выделить одно основание для разбиения наблюдаемых явлений на классы, но из этого не следует, что выбранное основание удачно описывает эти явления. Тем не менее предсказательной силой, как правило, обладают только логически почти безупречные классификации.

Ещё один логический критерий – полнота.    Желательно, чтобы классификация была полной, т.е. каждый из подлежащих классификации объектов в пределе должен принадлежать какому-либо классу Оценивается, насколько удачно предложенная классификация позволяет описать все уже известные наблюдаемые явления. Однако более жестким требованием считается оценка классификации по тому, насколько удачно она не  вмещает в себя те факты, которые реально не наблюдаются.

Проверяемость  . Оценивается, способна ли классификация строить верифицируемые  предположения, т.е. способна ли прогнозировать существование ещё не обнаруженных явлений или, в более жёсткой формулировке, запрещает ли она существование каких-то явлений, которые ранее рассматривались как возможные. Последняя оговорка важна, так как в противном случае любое высказывание может быть подтверждено. Например, если бы кому-то взбрело в голову утверждать, что Луна является представителем класса молочных продуктов и сделана из сыра, то из этого предположения, тем не менее, логически вытекает подтверждаемое в опыте утверждение, что она не принадлежит многим другим классам, например, не является хлебным изделием, ржавым велосипедом и пр. (парадокс подтверждения Гемпеля). Однако никто никогда и не считал возможным, что луна состоит из хлеба или из ржавого металла, а потому опровержение подобных высказываний ничего не дает.

Обнаружение в опыте предсказанных явлений (подтверждение, или верификация гипотезы) является очень сильным аргументом в поддержку правильности сделанной классификации. Следует, однако, иметь в виду, что отсутствие опытного подтверждения ещё не опровергает гипотезу – данное явление может быть обнаружено позднее. Если запрещенное явление наблюдается в опыте (фальсификация гипотезы), то это, разумеется, требует сразу же, по меньшей мере, серьёзной корректировки гипотезы. Таблица Менделеева – один из самых известных примеров классификации большой предсказательной силы. Д.И. Менделеев создает Периодическую систему химических элементов, располагая все элементы в совершенно, как многим в то время казалось, бессмысленном порядке возрастания их атомного веса. (Говорят, коллеги даже подшучивали, предлагая ученому разложить все элементы по более простому принципу – по алфавиту). Выяснилось, что построенная великим учёным классификация позволяет удачно описать химические свойства известных элементов. Но главное: она позволяет заранее предсказать и описать свойства новых, еще не открытых элементов.

Всегда есть много возможностей спасти гипотезу от несоответствия с эмпирикой. Вернемся снова к открытию Менделеева. Придуманный им принцип классификации позволил удачно расположить почти все химические элементы. Но вот незадача: некоторые элементы явно оказались не на том месте, где им следовало быть. Периодическая система неверна? Но Менделеев уже верил в свою систему. Поэтому он предположил, что неверно определен атомный вес этих элементов. И оказался прав. Однако вспомним: вся его затея изначально исходила из того, что атомные веса – это твердо установленные факты. Таким образом, классификационная деятельность в своем итоге может поставить под сомнение очевидность любого факта, признаваемого таковым в начале этой деятельности. Более того, когда такое происходит, эмпирическое в своей основе исследование всё более приобретает черты естественнонаучного – принятые основания классификации превращаются в дедуктивную логическую схему, прогнозирующую результаты будущих наблюдений. Разумеется, не все сомнения в фактах, полученных в результате теоретического размышления, стоит сразу принимать всерьёз. Когда великий химик А. Лавуазье заявил, что небесный свод сделан не из камня и оттуда, следовательно, никакие камни не могут падать (та ещё теория!), музеи несколько поспешно удалили метеориты из своих коллекций.[336] 

Приведенные примеры еще раз подчеркивают, что факт – вещь условная. А, значит, само существование факта иногда требуется доказывать. Так мы подошли к важной для эмпирических наук норме – требованию воспроизводимости  : в тех случаях, когда факт может вызывать сомнение, должны существовать и быть описаны процедуры, позволяющие любому исследователю наблюдать (ещё лучше: воспроизвести) тот же самый факт. Требование воспроизводимости в науке и особенно в психологии часто критикуют, так как отнюдь не все факты могут быть воспроизведены. Эта критика верна, если требовать воспроизводимость всех фактов. Однако последнее требование бессмысленно. В мире происходит много уникальных явлений, которые невозможно повторить, но из этого не следует, что таковых явлений никогда и не было. Существует, например, описание пациента, страдавшего гидроцефалией, чей череп содержал всего лишь 5% мозга, но который вёл себя как нормальный индивидуум и демонстрировал высокие интеллектуальные способности.[337] Хочется надеяться, что других подобных случаев никогда более не встретится, но, тем не менее, и одного такого примера вполне достаточно, чтобы задуматься, правильно ли мы представляем себе роль мозга в поведении человека.

Итак, требование воспроизводимости осмысленно только для тех случаев, когда сами факты вызывают сомнения. Оно особенно важно, когда факт обнаруживается только в результате достаточно сложных преобразований данных, например, при их статистической обработке. Психологи-эмпирики, к сожалению, весьма редко проверяют, насколько, например, корреляции, обнаруженные ими в одном исследовании, воспроизводимы в другом. Но, видимо, догадываются, что такая проверка, скорее всего, привела бы их к удручающим результатам.[338] Поэтому многие из них всячески стараются забыть о том, что даже если однажды найденная корреляция статистически достоверна, то это дает только право не отбрасывать  гипотезу о существовании связи, но еще не доказывает наличие этой связи.

Э. Резерфорд делил все науки на физику и коллекционирование марок (что, правда, не помешало ему получить Нобелевскую премию по химии). Учёные-эмпирики как раз и занимаются коллекционированием. Только они коллекционируют факты. И, как и все коллекционеры, постоянно призывают увеличивать коллекцию, т.е. собирать как можно больше фактов. Но многие выступают как плохие коллекционеры, предлагая собирать любые факты без всякого разбора. Ибо если исследователь вооружен какой-либо теорией, говорят они, или решает какую-то конкретную проблему, то он будет отбирать только те факты, которые связаны с этой теорией или этой проблемой. Вот, например, чудовищная по своей нелепости рекомендация психолога Р. Баркера: психолог должен оказывать минимальное влияние на ситуацию, обеспечивать максимально полное описание всего происходящего и заносить все данные в архив. Для одного исследователя, уверяет Баркер, эти данные будут пустой породой, но зато для другого окажутся золотом.[339] Блестящая рекомендация для золотоискателей: собирай всё, что не попадя, а даже если видишь, что порода пустая, продолжай собирать, авось кто-то другой обнаружит в собранном какой-нибудь драгоценный металл. Такие рекомендации даже комментировать не хочется.

В некоторых случаях, однако, первоначальный сбор фактов необходим. Так было в эпоху Великих географических открытий. Правда, даже в эту эпоху никто из великих мореплавателей не ставил перед собой задачу плыть туда, не знаю, куда. Сбор фактов нужен, например, тогда, когда задача исследователя состоит в том, чтобы оценить влияние какого-либо события на людей – на изменение их мнений, или их психических состояний, или личностных свойств. Если заранее нет никакого теоретического предположения об ожидаемых результатах, то изучаемое влияние можно обнаружить лишь по изменению каких-либо показателей. В таких ситуациях, действительно, чем больше сделано измерений "до события", а затем и "после события", тем больше веры у самих исследователей в валидность полученных данных, да и статистическая погрешность хоть чуть-чуть, но уменьшается. Полученное в итоге описание может быть полезным, хотя всё же, каким бы статистически надежным оно ни было, претендовать на его истинность, наверное, не стоит.

Подлинное качество эмпирического исследования вообще не зависит от количества фактов, а зависит разве лишь от удачливости исследователя. Исследователю повезёт, если ему удастся обнаружить явления, не вписывающиеся в известные теоретические построения или классификационные решетки (а ещё сильнее повезёт, если факты будут противоречить им). Тогда эмпирические данные могут стать строительным материалом при построении новых естественнонаучных теорий или новых эмпирических классификаций. Впрочем, удача приходит к тем, кто готов увидеть те или иные явления как принципиально новые. Ведь, как уже говорилось, любой факт всегда теоретически нагружен. Восприятие нового сродни восприятию чуда: ведь чудо именно как чудо видят только те люди, которые верят в чудеса. Для того, чтобы увидеть неожиданный факт как неожиданный надо суметь отказаться от привычных объяснительных схем. Так, до А. Беккереля ученые наблюдали, что вещества, содержащие уран, засвечивают фотопластинку. Отсюда они делали вполне разумный вывод, что не надо класть фотопринадлежности рядом с урановыми образцами. Но лишь Беккерель понял, что этот факт противоречит имеющемуся знанию и что существует новый неведомый физический процесс, позднее названный радиоактивностью.

Самостоятельную ценность имеют эмпирические исследования, демонстрирующие новый метод получения данных. В этом случае, наоборот, очень важно показать, что этим методом обнаруживаются не только новые, но и уже ранее хорошо известные явления. Если новый метод обнаруживает новые явления, то всегда могут возникать естественные сомнения в правомерности использования самого этого метода. Так, некоторые современники Галилея отказывались видеть у Юпитера наличие спутников, хотя и сами непосредственно наблюдали их с помощью созданного Галилеем телескопа. Они вполне резонно утверждали, что наблюдают оптические эффекты, вызванные устройством телескопа, а не какие-то реальные явления.

Поэтому важным требованием в организации эмпирического исследования является требование методической простоты  . Чем технологически проще организовано исследование, чем проще статистические процедуры обработки данных, тем надежнее и убедительнее итоговая интерпретация. Незачем создавать сложное оборудование, если поставленная задача может решаться более простым методом. Ибо чем сложнее оборудование, тем обычно больше факторов влияют на полученный результат и влияют непредсказуемо. Если исследовалась связь между собой всего двух показателей, то полученная оценка ее статистической достоверности может рассматриваться как реальная. Если же в исследовании получена сразу тысяча значений коэффициентов корреляции (а это всего лишь связь между 20 и 50 показателями), то утверждение о достоверности связи на уровне 95% означает ошибку в 5%, т.е. 50 коэффициентов корреляции будут заведомо ошибочно приняты за значимые или, наоборот, за незначимые. Если надо оценить достоверность различия средних величин, то лучше именно ее непосредственно и оценивать, не применяя более сложные методы обработки данных (наподобие факторного анализа). Ибо чем сложнее процедура обработки данных, тем менее понятен и менее однозначен итоговый результат измерения.

Получение эмпирических данных, подтверждающих то, что и так хорошо известно и не вызывает сомнений, практически не имеет никакой цены. Ведь «факты, из которых нельзя сделать выводов, едва ли заслуживают того, чтобы их знать», как отметил Г. Селье.[340] Впрочем, и стандартные эмпирические данные иногда нежданно могут востребоваться теоретиками, работающими в парадигме естественной науки, и тогда цена этих данных, конечно, резко возрастает. Один знакомый специалист в области молекулярной биологии мне рассказал, как вполне стандартные исследования, которые на протяжении многих лет велись в его лаборатории, внезапно оказались в центре внимания мирового научного сообщества. Дело в том, что один учёный с мировым именем высказал, как выразился мой знакомый, совершенно шальную гипотезу и предсказал на её основе некоторые экспериментальные результаты. Случайно оказалось, что те самые выше упомянутые стандартные исследования опровергали сделанные предсказания. Ссылки на работу лаборатории сразу же появились в самых престижных журналах, на что по характеру исследования, в общем-то, никто изначально не рассчитывал.

И всё же эмпирические исследования имеют самостоятельную ценность, когда доказывается, что явления, считавшиеся до этого разнородными, подпадают под общие принципы классифицирования, или когда обнаруживаются принципиально новые явления, вписывающиеся, тем не менее, в уже известные схемы. Но вот проблема: как оценить, какие данные являются новыми? Например, является ли новым ранее уже наблюдавшееся психологическое явление, если оно обнаружено в психологическом исследовании в другое время (например, спустя день или столетие), в другом месте (на севере или на юге, в городе или в деревне и пр.), на другом стимульном материале или на другом контингенте испытуемых (отличающихся по любому социальному или личностному параметру)? Конечно, для оценки фактов как существенно новых помогает чувство субъективной неожиданности, возникающее у исследователя при их получении. Но для объективизации этого чувства нужна некоторая теоретическая позиция, в противном случае, любые факты могут быть признаны новыми. Этой лазейкой блистательно пользуются некоторые авторы диссертационных исследований, доказывая новизну любых своих результатов. Для защиты от объявления любых результатов новыми научное сообщество вырабатывает требования к публикации результатов  : автор обязан указать аналогичные исследования, выполненные другими учеными. Это, по крайней мере, побуждает исследователя к знакомству с современными данными по тематике его исследования.

Эмпирические исследования неизбежны, когда нет никакой ясной теории. Высота Эльбруса, расстояние до Сатурна или число симфоний, написанных Ф. Шубертом, могут определяться только эмпирически (во всяком случае – пока). Поэтому эпоха великих эмпирических открытий, как правило, является обязательным условием становления подлинно теоретической (т.е. естественной) науки. Более того, эмпирические исследования сохраняют своё значение и в том случае, когда эмпирическим путём определяются константы, существование которых предсказано в естественнонаучной теории. Теория, например, может утверждать о конечности скорости света, но конкретное значение этой скорости может быть определено только опытным путём.

Типичный вопрос, который стоит перед естественнонаучным (экспериментальным) исследованием, выглядит так: верна ли гипотеза, предполагаемая автором? Соответственно ожидаемые ответы: да (точнее: вероятно, что да) или нет (скорее всего, нет). Перед эмпирическим исследованием вопрос ставится иной: что получится, если измерить самые разнообразные аспекты данного явления? И нет никаких явных ожидаемых ответов. А поскольку, как говорят психологи, человек видит обычно только то, что ожидает, то, как правило, он и не видит ответа, кроме описания вороха полученных им данных. Беда эмпиризма в том, как заметил А.А. Любищев, что всякому описанию Монблана фактов противостоят Гималаи других фактов, с этим описанием не согласующихся.[341] Любую коллекцию можно каталогизировать самыми разными способами.

Опыт по-настоящему открыт только тем, кто знает, что он хочет в этом опыте найти. Эмпирические данные, накопленные вне явной связи с теоретическими конструкциями, порождают лишь тенденцию к разнородным, не сводимым друг к другу классификациям. Эти противоречащие конструкции и создают то эклектическое смешение, которое методологический анархизм объявляет принципиальным. Ибо ввиду отсутствия взаимосвязанных и непротиворечивых оснований классификации (а эти основания осознаются как логически неизбежные  только при естественнонаучном подходе) эклектика становится преобладающей. А уж как следствие, дабы избежать внутренних конфликтов и не соединять в одной голове несоединимое, многие школы (типичная позиция не только в психологии, но и, например, в социологии[342]) не желают идти на контакт с другими и упорно делают вид, что других подходов не существует. Такова, в том числе, цена эмпиризма.

Однако эмпирическое исследование при определенном трудолюбии всегда гарантирует успех. Достаточно набрать ˝Монблан фактов˝ в более-менее модной области, как-то эти факты классифицировать (что всегда возможно) – и, если не портить личные отношения с именитыми мужами, присуждающими ученые степени, можно рассчитывать на академическое признание. Правда, имена авторов эмпирических классификаций всё-таки редко упоминаются в учебниках по истории науки. Но бывает и так, что им очень повезёт – они обнаруживают нечто совершенно необычайное. Вот тогда память о них может сохраниться в веках, хотя случается это крайне редко. Впрочем, это не удивительно: кто не рискует, тот, как говорится, не пьёт шампанского.