Làm thế nào để biết một thứ gì đó thực sự hiệu quả?
Thế giới sau đại dịch Covid là nơi những thông tin sai lệch nổi lên mạnh mẽ. Những thuyết âm mưu, những hoài nghi về hiệu quả của vắc...
Thế giới sau đại dịch Covid là nơi những thông tin sai lệch nổi lên mạnh mẽ. Những thuyết âm mưu, những hoài nghi về hiệu quả của vắc xin, phong trào anti-vắc... Người đọc đều không được trang bị đủ những kiến thức, lẫn công cụ cần thiết để đối phó với những thông tin sai lệch này.
Trong bài viết này mình sẽ không nhằm tranh luận đối tượng ở vế trái (những anti-vắc,...). Bởi làm vậy sẽ giống như chiến đấu với rồng Hydra, một con rồng trong truyền thuyết mà chặt 1 đầu thì 2 đầu khác mọc lên.
Thay vào đó là để trang bị cho những người chưa có những công cụ cần thiết. Mục đích của việc này để giúp họ bớt “hoang mang” trong một đại dương những thông tin sai lệch ngày này, đồng thời giúp họ có hành trang để tránh bị “thao túng” khi bị phơi bày trước những thông tin sai lệch trong tương lai.
Để làm được việc này, ta sẽ trả lời cho câu hỏi “Làm sao ta biết thứ gì đó có thực sự hiệu quả hay không?”.
I. Thí nghiệm tưởng tượng:
Hãy tưởng tượng tôi bảo bạn chiếc ô tô của tôi có thể bay và muốn bạn bỏ tiền ra để mua. Bạn sẽ tin tưởng tôi và bỏ tiền ra hay hoài nghi về tuyên bố trên? Chắc chắn là sẽ hoài nghi rồi! Nhưng tại sao bạn lại hoài nghi và làm thế nào để tôi có thể chứng minh tuyên bố đó?
Bởi vì tuyên bố “ô tô có thể bay” nằm ngoài những trải nghiệm thông thường của con người, mâu thuẫn với những gì ta biết về ô tô. Giờ nhiệm vụ của tôi là phải chứng minh tuyên bố của mình.
Hãy tưởng tượng tôi gọi ra một nhóm người, những người này làm chứng, khẳng định chiếc ô tô có thể bay. Bạn thấy thuyết phục chưa? Chắc chắn là chưa! Tôi bảo bạn phải mở lòng, phải có lòng tin mãnh liệt thì nó mới phát huy tác dụng. Bạn đã tin tôi chưa? Hẳn là không thể nào tin được rồi.
Giờ tôi viết một bài luận dài, sử dụng những thuật ngữ vật lý hàn lâm, đi qua những lý thuyết về dòng điện, từ trường, những động cơ đốt trong, phản ứng hợp hạch, những mạch điện... kết hợp với những phương trình phức tạp để lý giải cách ô tô vận hành, và làm sao nó có thể bay. Bạn nghe thấy cũng hay và có lý. Bạn giờ tin tưởng tôi và bỏ tiền ra rồi chứ? Cũng có thể rồi và cũng có thể chưa!
Cuối cùng, tôi mời bạn lên ô tô. Sau một hồi khởi động động cơ, nhìn ra ngoài bạn thấy mặt đất bắt đầu lùi ra xa khỏi bạn. Và quang cảnh về các tòa nhà từ trên cao bắt đầu hiện lên trước mắt. Giờ bạn tin tôi rồi chứ? Chắc chắn rồi!
Ví dụ trên cho thấy không quan trọng những diễn giải của bạn nghe cao sang, có lý hay hấp dẫn đến đâu. Những bằng chứng thực nghiệm luôn đặt lên hàng đầu khi trả lời cho những câu hỏi như thế này.
Tại sao tôi lại đưa ví dụ trên? Bởi vì đó chính là những gì mà những đối tượng tuyên truyền ngụy khoa học hay sử dụng. Họ tuyên bố “kiến thức” viển vông với một sự chắc chắn tuyệt đối. Họ dùng những thuật ngữ khoa học, những lý thuyết nghe rất “cao sang” mà hầu hết chúng ta không có chuyên môn trong lĩnh vực đó. Kết quả tạo cho nhiều người cảm giác “nghe có lý” nhưng rất mơ hồ, nghĩ người tuyên truyền rất “cao siêu”. Thứ những người này không có là những bằng chứng thực nghiệm được kiểm soát chặt chẽ, không có thí nghiệm mà người khác có thể kiểm chứng (hoặc nếu có thì cũng đã bị bác bỏ từ lâu).
Khi bạn bắt gặp một người đưa ra một tuyên bố hấp dẫn nhưng phi thực tế, trích dẫn một mớ hỗn độn các lý thuyết cao siêu, đặt trong một môi trường toàn những người không có tí chuyên môn nào trong lĩnh vực, đó là lúc bạn phải cảnh giác vì khả năng cao đó là tuyên bố ngụy khoa học.
II. Vấn đề đâu phải lúc nào cũng rõ rệt
Trên là các ví dụ bạn có thể thấy rõ và 100% luôn tác dụng. Nhưng với những lĩnh vực, ngành nghề như tâm lý học hay y học tác dụng ít rõ rệt hơn thì sao?
Hãy ví dụ, hiệu quả của thuốc được khoa học công bố là 50%, bạn hình dung họ đưa đến kết luận đó như thế nào?
Nếu bạn nghĩ họ quan sát 1000 người thì thấy có 500 người khỏi bệnh (hay không bị nhiễm bệnh). Bạn cũng nghĩ như bao người khác nhưng rất tiếc bạn đã sai!
Tại sao không thể đi đến kết luận như trên?
Vì nghiên cứu như vậy thiếu tính kiểm soát các yếu tố nhiễu loạn bên ngoài. Một người có thể khỏi bệnh vì nhiều lý do khác nhau mà không cần đến thuốc, ví dụ như:
- hiệu ứng giả dược (niềm tin thuốc tác dụng có thể tạo hiệu ứng thật),
- chẩn đoán sai bệnh từ đầu
- thuyên giảm bệnh tự nhiên mà không cần đến thuốc
- những thay đổi trong cách sinh hoạt, ăn uống, làm việc.
- …..
Vậy làm thế nào các nhà khoa đưa ra con số 50% đó. Để dễ hiểu thì thay vì giải bài tập về hiệu quả của thuốc, ta thử giải thí nghiệm tưởng tượng khác mà gần gũi, trực giác hơn.
Giả sử bạn cần tính hiệu quả của việc ra đường lái xe trong trạng thái tỉnh táo so với lái trong trạng thái say rượu. Làm thế nào để biết lái xe trong trạng thái tỉnh táo sẽ giảm thiểu tai nạn giao thông hơn bao nhiêu so với lái xe trong trạng thái say rượu?
Đầu tiên tập hợp 2 nhóm, mỗi nhóm 100 người ngẫu nhiên (con số càng lớn càng tốt) tham gia vào nghiên cứu thực hiện trong vài tháng, sau đấy gán 1 nhóm toàn những người được tiếp xúc với bia rượu trước khi lái xe, nhóm còn lại không được tiếp xúc. Giờ ta đặt họ trong một trình lái xe mô phỏng rồi theo dõi khả năng giữa 2 bên. Thí nghiệm này sẽ được diễn ra trong vài tháng. Nghe đơn giản phải không? Oh con đường còn xa lắm bạn!
Những nhóm người bạn thu thập cần phải kiểm soát các yếu tố kinh nghiệm, bằng lái, độ tuổi, giới tính… Nghĩa là mỗi nhóm người sẽ có các yếu tố trên được trộn lẫn sao cho 2 bên cân bằng nhau.
Bạn không thể chọn 1 nhóm phần lớn gồm những người có bằng lái vài tháng, trong khi nhóm kia toàn bằng lái từ 3-4 năm. Các đối tượng không quan trọng các yếu tố kể trên cần được xếp ngẫu nhiên vào 1 nhóm bất kỳ. Chỉ khi đấy ta mới có thể đo đạc chính xác nhất yếu tố đang được xem xét đến (uống rượu bia trước khi lái xe).
Sau vài tháng đo đạc xong, ta rút ra được số liệu sau:
A = số người tai nạn khi lái xe tỉnh táo; A1 = tỉ lệ tai nạn khi lái xe tỉnh táo
B = số người tai nạn khi lái xe say rượu; B1 = tỉ lệ tai nạn khi lái xe say rượu
Hiệu quả = (B1 - A1)/B1 x 100%
Giả sử A = 3 người, B = 20 người
A1 = A / tổng số người, tức = 3/100 = 0.03
B1 = B / tổng số người, tức = 20/100 = 0.2
Hiệu quả = (0.2 - 0.03)/0.2 x 100% = 85%
Có thể diễn giải con số trên như sau: Giả sử có 1000 người say rượu, trong đó có 100 người gặp tai nạn. Nếu đặt trong các điều kiện hoàn cảnh tương tự, 1000 người này lái xe tỉnh táo, khả năng gặp tai nạn của họ sẽ giảm đi 85%. Tức số người gặp tai nạn chỉ còn 15% * số người tai nạn khi say = 15% x 100 = 15 người.
III. Kết luận… À mà chưa!
Trên là hiệu quả mà rút ra được từ thí nghiệm tưởng tượng, nhưng liệu con số trên liệu đã chính xác hoàn toàn chưa? Liệu đã kiểm soát hết các yếu tố gây nhiễu loạn?
Ngoài các yếu tố kể trên, còn vô vàn yếu tố khác như chế độ ăn uống, tập luyện, ngủ nghỉ của các đối tượng. Cũng có thể nhóm say rượu gồm toàn những người gặp áp lực trong công việc, và vì thế họ tìm đến rượu nhiều hơn, biết đâu chính cái áp lực đó mới khiến họ mất tập trung khi lái xe, còn rượu chỉ là yếu tố không liên quan. Cũng có thể đường xá trong trình mô phỏng quen thuộc với một số đối tượng, nhưng các đối tượng khác họ ít quen thuộc đường xá vì thế khả năng tai nạn nhiều hơn. Mỗi yếu tố đều phần nào đó tác động đến tỷ lệ tai nạn ở mỗi nhóm.
Nên rất có thể con số về hiệu quả lái xe tỉnh táo trên chưa chắc phản ánh chính xác thực tế. Đến đây là lúc bạn thấy tầm quan trọng của việc xuất bản nghiên cứu lên các tạp chí uy tín, sử dụng thuật ngữ rõ ràng, được định nghĩa rõ ràng. Mục đích để các nhà khoa học, các tổ chức nghiên cứu khác trên thế giới có thể đọc, hiểu và lặp lại kết quả thí nghiệm của bạn trong những điều kiện kiểm soát khác nhau. Họ có nhiều cách khác nhau để thiết kế các thí nghiệm, nghiêm ngặt hơn, kiểm soát được nhiều yếu tố hơn, tỉ mỉ hơn. Không có nghiên cứu nào là hoàn hảo cả, sẽ luôn có các yếu tố mà chưa được xem xét đến, hay các bias trong nghiên cứu. Nhưng càng nhiều luồng nghiên cứu độc lập trên toàn thế giới nghiêng về 1 hướng, bạn sẽ càng tự tin hơn vào kết quả nghiên cứu khoa học.
IV. Bài học rút ra
Nghiên cứu trong thực tế sẽ phức tạp hơn rất nhiều, được tổ chức bài bản, quy củ và có phép đo toán học mà bạn chưa từng gặp. Những nghiên cứu sẽ không chỉ đơn giản là “hiệu quả của lái xe tỉnh táo so với say rượu”, mà phải đo xem với nồng độ cồn ở mức độ khác nhau sẽ ảnh hưởng khả năng lái xe thế nào. Nhưng qua thí nghiệm tưởng tượng ta có thể rút ra được:
1.
Những giai thoại cá nhân (anecdote) không thể sử dụng làm mối quan hệ nhân quả. Ví dụ: “Con/cháu tôi sau khi tiêm vắc xong bị tự kỷ”; “Bác/chú/cô/dì tôi dùng thuốc A xong bị đột quỵ”...
Vì những giai thoại cá nhân chỉ có kích thước mẫu = 1, thiếu tính kiểm soát vô vàn yếu tố gây nhiễu bên ngoài. Cộng thêm khi con người kể chuyện có khuynh hướng chỉ nhớ những sự kiện đọng lại nhiều cảm xúc trong họ, trong khi dễ dàng bỏ qua những sự kiện có thể liên quan khác nhưng không gây được sự chú ý.2.
Những kết luận khoa học không thể đi đến vội vàng, vô căn cứ, hay khẳng định tuyệt đối 100%. Khoa học chỉ cho chúng ta gia tăng sự tự tin vào kết quả của nó qua vô vàn nghiên cứu độc lập trên khắp thế giới. Các nhà khoa học vẫn không ngừng thực hiện những nghiên cứu mới và luôn cởi mở (open-minded) với khả năng những nghiên cứu tương lai sẽ bác bỏ kết luận hiện tại và đi tới một kết luận khác cải tiến, đúng đắn hơn.3.
Phương pháp khoa học là một cơ chế sửa chữa sai sót trong nhận thức của mỗi con người. Đây là con đường duy nhất giúp ta tiến lên phía trước, được trang bị với những tri thức đúng đắn, chính xác nhất.Trên chỉ là thí nghiệm tưởng tượng với bài toán quy giản hết mức có thể để giúp bạn hình dung ra phần nào về cách khoa học làm việc. Chỉ nhìn thoáng qua vào phương pháp của khoa học, đã có khoảng cách khác biệt rất lớn so với phương pháp ngụy khoa học, của tôn giáo, chính trị, hay vô vàn hệ tư tưởng khác...
Science2vn
/science2vn
Bài viết nổi bật khác
- Hot nhất
- Mới nhất