О процессе исследования (#43)

На прошлом письме закончилась серия писем на тему памяти, поэтому сегодня я хочу отрефлексировать сам исследовательский процесс, его методику и рассказать о новых инструментах, которые я стал использовать с недавнего времени.

Когда-то я уже писал письмо про свой пайплайн работы с информацией, но во-первых, тот гайд скорее подходил для отдельных узких тем, а во-вторых, с тех пор кое-что изменилось.

Разные оптики

Итак, всего я выпустил 5 писем про память (#27, #33, #35, #36, #42). Я начал погружаться в эту тему с позиций когнитивной психологии и психологии образования, но потом постепенно стал дрейфовать в сторону оптики нейробиологии. Оказалось, что даже одни и те же термины разные дисциплины понимают по-разному и очень важно давать себе отчет, через призму какой дисциплины и даже более узко, какой теории или модели внутри этой дисциплины, ты смотришь на объект исследования.

Так, к примеру, в когнитивной психологии есть несколько конкурирующих моделей памяти. Каждая из них по-своему смотрит на то, как устроена долгосрочная или рабочая память, пытаясь как можно лучше объяснить различные наблюдаемые феномены. При этом различные виды памяти из моделей психологии (как и любых других дисциплин) — это чисто теоретические абстракции, которые нужны лишь для целей психологических исследований, и надо всегда держать это в голове: the map is not the territory.

Одновременно, исследователи из нейронаук пытаются заглянуть вглубь работы нашего мозга и объяснить как работает память на уровне отделов мозга и отдельных нейронов. И это на самом деле совершенно другая оптика, хоть термины зачастую и пересекаются. Вот наглядный пример: когда нейробиологи говорят, что информация мигрирует из гиппокампа в долгосрочную память, они, как правило, имеют ввиду¹ довольно длительный (дни, недели) процесс консолидации памяти, предполагающий постепенные изменения в неокортексе. В то же время для психологов запоминание чего-то либо более чем на 30 секунд — уже² перенос в долгосрочную память (нейробиологи здесь говорят о запоминании гиппокампом, после которого только начинается консолидация). Абстракции и конструкты из нейробиологии хоть и привязаны к чему-то, что можно потрогать и измерить, но от этого не перестают быть абстракциями. Наш мозг прекрасно работает без какого-либо понимания своих «отделов» и «процессов».

Все становится еще интереснее, когда ты узнаешь, что за одними и теми же терминами скрываются разные теории. Так вышеупомянутый процесс консолидации памяти в нейронауках описывает как минимум несколько конкурирующих теорий или моделей (например, Standard consolidation theory, Multiple trace theory, Trace-transformation theory). Некоторые лучше согласуются с одними наблюдениями, некоторые с другими. И конечно они постоянно эволюционируют. И вот ты думаешь, что уже разобрался в том, как происходит системная консолидация памяти, но потом оказывается, что ты понял лишь оптику одной из моделей.

Методология

Таким образом, первый этап в погружении в новую тему — хоть немного разобраться во всем многообразии теорий и моделей хотя бы одной дисциплины. В этом мне больше всего помогли отличные ревью¹ и мета-анализы, ссылки на которые удалось найти либо в отдельных научных статьях, либо просто в поиске по Nature и другим ресурсам (помните письмо про работу с научными статьями?). Примерно такой же ракурс дают и профессиональные сборники и учебники для студентов этих дисциплин (я жалею, что не начал именно с них). И, наоборот, мне совсем не помогли нон-фикшн книги, которые хоть и объясняют сложные штуки простым языком, но как правило скрывают все остальное.

Отдельно я хочу остановиться на словах, то есть терминах и определениях: как ни странно, большая часть времени при погружении в новую тему уходила не на то, чтобы читать какие-то исследования или заключения ученых, а именно в том, чтобы разобраться с казалось бы простыми понятиями и строго зафиксировать их. В моей личной базе знаний, большая часть заметок про память — это именно определения ключевых концепций дисциплины или ее отдельных теорий. Лишь потом на их основе можно формулировать какие-то тезисы, аргументы или гипотезы, читать более узкие статьи. Кстати, во многих хороших статьях в конце есть словарик определений именно для того, чтобы договориться о терминах.

Несмотря на спорную ценность нон-фикшн книг как источника, в процессе исследования нашлось место и для них. Метафоры, иллюстрации и описания процессов в них всегда были на порядок нагляднее и потому лучше откладывались в памяти. Наверное еще нагляднее был бы медиум видео, но в отношении памяти я не пошел таким путем (могу вспомнить только выпуск Explained на эту тему).

Инструменты

В заключение немного про инструменты: мой алгоритм работы с источниками остался плюс-минус неизменным, однако на этот раз на этапе создания literature notes я стал чаще использовать новый инструмент Canvas в Obsidian для создания ментальных карт концепций и цитат, вместо того чтобы работать с текстом только линейно внутри заметки.

Еще я довольно часто прибегал к помощи ChatGPT, чтобы проверить свои предположения в отношении некоторых терминов и тезисов. Не могу сказать, что ChatGPT давала блестящие ответы, порой я даже был с ней не согласен. Но для первого погружения в тему ее ответов хватало, а дальше уже их можно было проверять и уточнять на источниках.

Очень жаль, что ChatGPT пока что не может выдавать конкретные и проверенные источники, вместо этого она часто просто выдумывает их на ходу, что логично, если учитывать, как и чему она обучалась. Но и без этого, одна лишь способность ChatGPT поддержать разговор на уровне самоуверенного студента нужной тебе дисциплины — уже большой прорыв.