💵Друзья дороже денег

В 2022 году в Nature вышло исследование в двух частях (часть 1; часть 2). Оба текста построены на анализе 21 млрд дружеских связей на Facebook (признана в РФ экстремистской организацией), что позволило увидеть не только где люди пересекаются, но и с кем именно они дружат. Результат получился очень интересным: социальная карта страны оказалась расколотой по линиям дохода куда сильнее, чем предполагали даже скептики.

😜В данной работе авторы взяли три компонента для оценки социального капитала:

1️⃣Связанность между разными группами — прежде всего между людьми с низким и высоким СЭС(социоэкономическим статусом).

2️⃣Сплоченность — плотность локальных сетей, насколько сильно люди связаны друг с другом в рамках определенных взаимодействий.

3️⃣Гражданская вовлечённость — участие в волонтёрских и общественных организациях.

Ключевая находка первой статьи: эти три формы социального капитала почти не коррелируют между собой. Район может быть очень дружным внутри (высокая сплоченность), но при этом почти не иметь мостов между бедными и богатыми. Такие места авторы называют «социально тёплыми», но закрытыми экосистемами.

Экономическая связанность между низким и высоким СЭС — самый сильный предиктор социальной мобильности среди всех известных сегодня. Если ребёнок из бедной семьи растёт в районе, где бедные и богатые действительно дружат, его доход во взрослом возрасте будет в среднем на 20% выше, чем у ребёнка в районе c низкой связанностью.

❓Почему бедные и богатые почти не дружат?

Вторая статья пытается найти ответ, именно, на этот вопрос – что именно мешает людям пересекаться. Существует два независимых механизма:

🔸Экспозиция: насколько много людей другого социального статуса человек вообще видит вокруг себя в тех местах, где он живёт, учится и работает.

🔸Дружеская предвзятость: даже при наличии контакта, насколько люди разных классов склонны или не склонны становиться друзьями.

Эти два механизма вносят вклад почти поровну. Например, если школа смешанная (в ней много контрастного СЭС), это ещё не гарантирует дружбы между людьми с разным СЭС. И наоборот — в религиозных общинах люди дружат с представителями с разными СЭС примерно так же часто, как они там встречаются, без ощутимого уклона к «своим».

🤨Где люди из разных социальных групп чаще всего реально пересекаются и заводят дружбу?

🟣Колледжи дают самую высокую экономическую связанность, но только для тех, кто туда вообще попал.
🟣Соседства — самый фрагментированный контекст: предвзятость максимальна, СЭС-разрыв огромен.
🟣Религиозные организации — уникальный случай: минимальная предвзятость при всех уровнях экспозиции. Люди разных классов там охотно дружат, но поскольку сами приходы часто гомогенны по доходам, эффект почти не работает.

🌇Географические карты в обеих статьях показывают одну и ту же закономерность:

🟣Южные и сельские районы США обладают высокой сплоченностью, но при этом у них крайне низкая экономическая связанность — почти отсутствуют мосты между разными социальными классами.

🟣Прогрессивные районы (напр., Лос–Анджелес) с высокой мобильностью отличаются не плотностью внутренних связей, а количеством мостов через социальные границы.

Доступ к качественному социальному капиталу — это буквально доступ к другим людям, их нормам, ресурсам. И этот ресурс распределён крайне неравномерно, усиливаясь за счёт ассортативности. Об этом же мы говорили в подкасте про стратегии истории жизни с Лизочком, вспоминая книгу Чарльза Мюррея Coming Apart.

💵 Приводит ли неравенство к несчастью

Привычный всем нарратив звучит так: чем больше разрыв между богатыми и бедными, тем хуже людям жить, тем больше депрессии и тревоги. Неравенство будто универсальный яд для психики, который действует на всех сразу. Но на днях вышел новый мета-анализ в Nature, который как проверяет этот сюжет – и сообщает куда более сложную картину...

Авторы собрали 168 исследований с многоуровневыми данными: 11.4 млн. человек, 38,335 контекстов (регионов, стран, штатов, более мелких единиц и временных точек), десятки опросов по миру с 2000 по 2022 гг. Везде был один и тот же базовый вопрос: в более неравных обществах (по коэффициенту Джини по доходам) живут более несчастные (более низкое субъективное психологическое благополучие) люди, и чаще ли там встречаются проблемы с психическим здоровьем (депрессия, тревога и т.п.)?

Все эффекты авторы перевели в сопоставимую метрику: как изменяются шансы на «существенное ухудшение» при росте Джини на 0.05 (это примерно то, что можно получить крупной налоговой реформой – при всех лозунгах о справедливости эффект такой).

❓ Результат для субъективного благополучия: в среднем – никак. Люди в более неравных обществах не оказываются заметно менее счастливыми и не менее довольны жизнью. Оценка эффекта статистически незначима, и в любом случае по величине меньше заранее заданного «минимально интересного» эффекта: даже если что-то и есть, это настолько мало, что практически не различимо на уровне популяции.

❓ Для психического здоровья картина на первый взгляд выглядит привычнее: в среднем более высокое неравенство связано с немного более высоким риском психических проблем (около +4% к шансам при росте Джини на 0.05).

Но дальше авторы оценивают и делают поправку на публикационную предвзятость. Они смотрят, не завышен ли эффект за счёт небольших, шумных исследований, которые опубликовали «красивый» негативный результат, тогда как нулевые результаты так и остались неопубликованными. После исправления на эти искажения «средний» эффект на психическое здоровье исчезает: становится статистически неотличимым от нуля и попадает в зону эквивалентности с отсутствием эффекта.

То есть если смотреть на всё население сразу, картина следующая: на уровне больших обществ экономическое неравенство само по себе не даёт устойчивого, воспроизводимого ухудшения ни субъективного благополучия, ни психического здоровья. И это уже довольно сильный вызов доминирующему нарративу о «тотальном статусном стрессе» от неравенства.

Во-первых, важен именно уровень экономического развития стран, из которых набраны выборки. В более бедных контекстах связь между неравенством и проблемами психического здоровья есть; в более богатых контекстах она исчезает. Тот же рисунок авторы отдельно показывают на данных Gallup World Poll (до 2 млн. респондентов): в относительно бедных странах рост коэффициента Джини связан с ростом депрессии, в более богатых — нет. Поэтому имеет значение скорее — абсолютная бедность, а не неравенство само по себе.

Во-вторых, инфляция. При высокой инфляции рост неравенства связан с падением удовлетворённости жизнью, в условиях низкой инфляции – наоборот, с небольшим ростом. Авторы интерпретируют это так: когда цены «берут вверх», неравенство усиливает чувство несправедливости и беспомощности; когда экономика стабильна, часть людей может воспринимать неравенство как сигнал возможностей и социальной мобильности («если у кого-то получилось, может и у меня получится»).

⤵️⤵️⤵️

⤴️⤴️⤴️

❗️ Важно и то, в каком состоянии находится сама литература по теме. По оценке ROBINS-E (это такой стандартизированный инструмент оценки риска систематических смещений в нерандомизированных исследованиях экспозиций) около 80% исследований имеют высокий риск смещения – чаще всего из-за неучёта важнейших смешивающих факторов (напр., агрегированные и индивидуальные доходы), плохой работы с пропусками и селективной отчётности. Три предыдущих мета-анализа, на которые ссылались отчёты ВОЗ и ООН, объединяли от 9 до 24 исследований и не проверяли публикационную предвзятость — неудивительно, что на таком фоне небольшие, но «красивые» эффекты выглядели как надёжная основа для громких выводов. Похожая история при честном учёте публикационной предвзятости была в другом мета-анализе о связи неравенства и преступности.

Однако почему так произошло (политика, идеология, карьерные стимулы, мода на тему, желание найти “что-то значимое”) — остаётся только гадать...

🛠 Что это значит на уровне политики и общественных дискуссий

Во-первых, психические последствия неравенства, судя по лучшим доступным данным, точечны, а не универсальны. Оно усиливает страдания в уязвимых группах и в нестабильных экономических условиях, а не автоматически «отравляет жизнь всем».

Во-вторых, ставка на то, что «если мы просто уменьшим Джини, то массово вылечим депрессию», не поддерживается имеющими данными. То же самое относится и к популярному рецепту «просто повысить налоги»: повышение налоговой нагрузки сами по себе не дают радикального снижения неравенства и, как показывает этот мета-анализ, не обещают заметного улучшения психического здоровья.

При этом такая политика способна тормозить экономическую динамику, делая общество в среднем беднее. Ориентация на таргетированную поддержку низкообеспеченных групп и на макроэкономическую стабильность выглядит более реалистичной, чем абстрактный лозунг «бороться с неравенством ради счастья граждан».

🐸 Итак, картина, которая вырисовывается: абсолютная бедность и экономические шоки по-прежнему выглядят основными факторами риска для психического здоровья. Неравенство же в лучшем случае выступает усилителем: в бедных и нестабильных экономиках оно добавляет стресса и депрессии. И наконец, эта работа – хороший пример того, как крупные, строго сделанные мета-анализы должны серьёзно скорректировать красивую и комфортную для многих историю. Даже если она политически привлекательна.

P.S.

Если вы еще не смотрели дебаты про неравенство на ЗМТ, то самое время это сделать. 😍

Также у нас с Алисой один из первых выпусков был посвящен теме неравенство, в частности вопросу, почему никогда не будет равенства🥰

🤔 Нерепрезентативные данные Р. Линна как предлог для цензуры

Позавчера после круглого стола лаборатории Инглхарта на тему культурных и индивидуальных ценностей разговор неожиданно ушёл в сторону национального IQ. Один коллега вполне доброжелательно сказал, что читал критику Линна, она выглядит обоснованной, ведь «его данные нерепрезентативны». И в этот момент я очень отчётливо поняла: если такой аргумент звучит убедительно для учёного пусть и «со стороны» (он этой темой специально не занимается), то для широкой аудитории он вообще будет казаться железобетонным...

Формально выглядит здраво, но при этом из него совсем не следует вывод: «всё отменить, все статьи отозвать, национальный IQ как концепция несостоятельна».

Хочу коротко разобрать, где в этой критике есть разумное зерно, а где начинается чистая идеология (см. также что про это говорил сам Линн).

🤔 Что утверждают критики

Претензия, если без всей твиттерной (блюскайной) мишуры: в датасете Линна по национальному IQ данные для ряда развивающихся стран, особенно Африки южнее Сахары, плохие: маленькие выборки, старые тесты, непонятная репрезентативность. Значит, говорят нам, весь датасет «непригоден», любые регрессии по нему — мусор, а статьи надо отзывать. Иногда добавляется конспирологический штрих: Линн якобы специально выбирал самые низкие оценки для Африки, чтобы «нарисовать отсталость».

Я уже писала про это год назад, но решила дополнить и освежить.

Во-первых, неравномерное качество страновых данных — это не какая то особенность данных IQ, это общая реальность любой макростатистики. Для многих африканских стран с погрешностью данные не только IQ, но и любые другие, например: ВВП, детская смертность, уровень образования. Никто в здравом уме не говорит: «у Нигера и ДРК ВВП посчитан хуже, чем у Германии, значит, надо отозвать все статьи, где есть кросс-национальные регрессии по ВВП». Мы понимаем, что точность хуже, но всё равно работаем с тем, что есть, делаем дополнительные проверки, явно проговариваем ограничения. Почему ровно тот же стандарт вдруг превращается в «шляпный датасет, всё в корзину», когда речь заходит о национальном IQ?

Во-вторых, если посмотреть не на твиты, а на собственно исследования, картина совсем не сводится к «расист Линн специально сфабриковал». Например, Риндерман в своей статье (которую отозвали благодаря доносу Ребекки Сир, но опубликовали в другом журнале) сравнивает несколько независимых источников: результаты PISA/TIMSS/PIRLS, данные Всемирного банка, комбинированные индексы «качества обучения», отдельные психометрические тесты интеллекта и даже выборку только по матрицам Равена. Корреляции между этими наборами страновых оценок в среднем около .80–.90, то есть они фактически измеряют одно и то же.

Более того, если взять конкретные «скандальные» случаи вроде Нигерии и Йемена, оказывается, что оценки, пересчитанные из международных тестов успеваемости (напр., данные Всемирного банка), дают настолько же низкие или ещё более низкие эквиваленты IQ, чем у Линна. То есть попытка «уйти от плохих IQ к хорошим тестам успеваемости» никуда не выводит: цифры для самых бедных стран остаются очень низкими.

Отдельный важный момент — качество самих выборок. Например, Рассел Уорн детально пересматривает весь датасет Линна и кодирует для КАЖДОЙ выборки качество теста ( напр., полный/усечённый вариант), репрезентативность (национальная, региональная, школьники, город/село), социальный состав, корректность пересчёта в IQ и т.д. Затем он смотрит, как всё это связано с уровнем IQ. Результат максимально неудобен для критического нарратива: на уровне отдельных выборок корреляция качества и среднего IQ практически нулевая, а на уровне стран более низкие IQ скорее основаны на данных чуть лучшего среднего качества, а не худшего. Да, есть страны, где IQ оценён по небольшой выборке. Но в целом по миру средний суммарный объём выборок, из которых выводят национальный IQ - тысячи человек; типичный доверительный интервал вокруг оценки для страны плюс минус несколько баллов IQ, что для макроуровня более чем терпимо.

⤵️⤵️⤵️

⤴️⤴️⤴️

Но что всё таки делать с Африкой? Даже если оставить в стороне то, что альтернативные датасеты дают те же порядки величин, методологически проблема решается довольно просто. Стандартный приём в эконометрике — винсоризация: отрезать экстремальные значения, заменив самые низкие значения на минимум среди остальных стран (напр., 80 баллов IQ), и посмотреть, останутся ли связи с ВВП, образованием, коррупцией и прочими макропоказателями. Всё, что мы знаем про эти данные, говорит, что общие закономерности (напр., связь национальных когнитивных показателей с экономическим развитием и качеством институтов) в таких тестах устойчивости не меняются. То есть даже если «задрать» Африке оценки до нижней границы остального мира, привычные результаты анализа никуда не исчезнут.

Важно видеть ещё одну сторону. Вся эта история с «плохими» данными – не уникальна для странового уровня. В любом наборе данных с опросом внутри одной страны есть сегменты, где ответы хуже: малограмотные респонденты хуже понимают инструкции, пожилые хуже видят бланки и путаются, люди с очень низкой мотивацией чаще отвечают наугад. Это добавляет шум, иногда систематический. Но никто не предлагает на этом основании отменить вообще все опросы и тесты. Мы говорим: да, вот тут особая группа риска по качеству данных, нужно учитывать и по возможности компенсировать. Благо есть огромны арсенал статистических тестов и техник, чтобы работать с любыми неидеальными данными. Более того, при желании мы достаточно строго можем оценить насколько баллов наши оценки не точны.

Поэтому нет сомнения, что сам лозунг «у некоторых стран данные хуже, значит весь датасет залупа и тему надо закопать» это чистой воды манипуляция.

Вместо конструктивных советов типа «у вас такие-то проблемы с данными, но вот так можно лучше оценивать, а вот так проверять устойчивость выводов, вот какие индикаторы лучше использовать для бедных стран и т.д.» нам просто предлагают готовый политизированный пакет: «данные плохие/сфабрикованные, само исследование этой темы аморально, статьи надо отзывать, тему никогда не исследовать». При этом работы, в которых совершенно прямо говорится: давайте улучшать измерения когнитивного потенциала, уточнять методики в развивающихся странах, расширять тестовые программы, а не вводить неформальную цензуру, критиками просто игнорируются.

Нормальный ход науки: уточнять, пересчитывать, спорить о методах. Совсем другое — использовать различного рода наукообразное словоблудье как риторический молоток, которым выбивают само право заниматься темой: избирательно объявляют «мусорными» именно те данные, которые дают неудобные результаты для вполне определённых политических лозунгов.

Интересно, что ярлык «мусорная наука» в этих дискуссиях почти всегда относится не столько к методологической строгости, сколько к воспринимаемой аморальности выводов. Даже профессор Эрик Туркхаймер, известный своими открыто левыми взглядами и будучи одним из самых жёстких и непримиримых критиков Чарльза Мюррея, прежде всего говорит о моральном вреде его книги The Bell Curve, но при этом прямо признаёт: «Хотя я не согласен с её [The Bell Curve] выводами, я признаю, что она хорошо написана, тщательно проработана и убедительна. Я размышляю о ней уже тридцать лет» (см. также мой пост про моральное чтение).

В целом, у меня нет вопросов к тем, кто критикует или даже считает аморальными оценки национального IQ — их право, но только до той поры, покуда они не требуют отзывать опубликованные статьи и вводить на изучение какой-либо темы цензуру. В этот момент речь идёт уже о попытке задушить научное обсуждение, и таким инициативам нужно жёстко давать по зубам — публично, аргументированно и без скидок на их якобы «благие намерения».

📌Хочу порекомендовать канал для практикующих психологов и тех, кто только мечтает стать профи в этой сфере

Если вы чувствуете, что в работе хочется больше уверенности, актуальных инструментов и коллег рядом — возможно, это то место, где вам будет комфортно.

Здесь делятся тем, что может быть полезно каждому психологу:

✔️ Проверенные методики и чек-листы, которые легко использовать в своей практике
✔️ Обзоры свежих исследований и новых подходов — без сложных терминов и перегруза
✔️ Крутые курсы и программы повышения квалификации — от КПТ до работы с кризисами и парной терапии
✔️ Обучение профессии психолога с нуля с возможностью выбора направлений развития
✔️ Онлайн-форматы для профессионального общения и нетворкинга
✔️ Консультационную поддержку, которая помогает решать вопросы даже опытным специалистам

Ну и куда же без психологических мемов 🙂

🎓 У АСП есть бесплатный мини-курс по введению в профессию
А здесь можно ознакомиться с грядущими курсами

Подписывайтесь - вдруг это как раз то, чего не хватало

⚰️ Миграция и сохранение насилия

Свежая статья в PNAS сообщает довольно неудобные результаты: значительная часть риска быть убитым «путешествует» вместе с людьми и их культурными привычками.

Авторы берут американцев европейского происхождения в США и делают очень простой, но мощный трюк. Сначала они вычисляют, насколько «кровавым» был каждый штат в 1930-е гг.: сколько там убивали белых людей на 100 тыс. населения. Это даёт историческую карту насилия — ещё до массовой миграции и поздних социальных реформ. Затем они смотрят на свидетельства о смерти в трёх последующих периодах: 1959–61, 1979–91 и 2000–17 гг. Для каждого убитого видны штат рождения и штат проживания. И можно задать жёсткий вопрос: если человек родился в опасном штате, но живёт в другом, его риск быть убитым будет зависеть от того, где он живёт сейчас или от того, откуда он родом?

Ответ оказывается несимпатичным. Люди, рождённые в исторически «жёстких» штатах (типа Кентукки или Луизианы), даже после переезда в более благополучные регионы остаются в среднем заметно более уязвимыми к убийствам, чем их соседи, родившиеся в безопасных штатах вроде Висконсина.

Пример: в 1960-е гг. переехавшие южане в северные штаты погибали от убийств примерно в 3 раза чаще, чем местные жители того же возраста и пола. При этом между штатами рождения сохраняется около половины исходных различий по риску: грубо, если один штат когда-то был вдвое более «насильственным», его уроженцы и через несколько десятилетий имеют примерно в 1.5 раза больший риск быть убитыми, даже живя в другом месте.

Кто-то может возразить: а вдруг, просто уезжают самые маргинальные, бедные или малообразованные? Авторы перебирают и это по очереди. Они сравнивают людей одного возраста и пола в одном и том же округе, учитывают образование и доход, смотрят отдельно на тех, кто богаче и образованнее местных. Устойчивость эффекта чуть снижается, но не исчезает. Более того, он сильнее именно там, где образуются крупные «анклавы» уроженцев одного штата: когда рядом много «своих», привычный стиль поведения и нормы легче сохраняются.

Чтобы подойти к механизму, авторы проводят опрос белых американцев и спрашивают, где они выросли. Люди из исторически более опасных штатов чаще говорят, что видели насилие в детстве, сильнее уверены, что мир опасен, меньше доверяют полиции и больше полагаются на семью. Они чаще хранят оружие именно для самозащиты, выше оценивают утверждения из культуры чести вроде «настоящий мужчина не терпит неуважения» и чаще описывают себя как вспыльчивых. В экспериментальных виньетках они и их «типичные земляки» чаще выбирают ответ силой на оскорбление или толчок. Особенно ярко это видно у сельских жителей.

По мнению авторов, вся картина хорошо укладывается в идею о культуре чести как адаптивном ответе на среду с плохими институтами и высоким риском посягательств. Если государство не защищает, выгодно быть грозным, не прощать мелких оскорблений и опираться на репутацию семьи. Такая стратегия может реально снижать вероятность мелких нападений, но одновременно повышать риск смертельной эскалации и конфликтов с полицией. Когда люди с подобными установками переезжают в более безопасные места, привычная «боеготовность» уже не так нужна, но поведенческие шаблоны никуда не исчезают — и часть риска насилия продолжает ездить следом за ними.

Важно, что авторы не сводят всё к «плохим культурам» и не делают биологизирующих выводов. Это именно история про долгоживущие культурные адаптации к опасной среде, которые могут оставаться с людьми даже тогда, когда сама среда изменилась. Для политики безопасности это неприятное, но важное напоминание: география насилия — это не только карта мест, но и карта человеческих траекторий, семейных традиций и неформальных норм.

Для тех, кто внимательно смотрел наш с Лизочком выпуск — результаты предельно понятные и неудивительные.

🌸Вышел подкаст «Опытный образец» с моим участием. Поговорили о классических экспериментах по социальному влиянию.

Мне кажется, впервые была озвучена мысль о том, что критика «негуманного» эксперимента Милграма не имеет под собой адекватных обоснований, в том числе эмпирических

👍Разгромная критика всеобщего избирательного права

Пару дней назад наконец-то вышел ролик на тему, почему ВИП - это очень плохая форма организации политического процесса.

Видео родилось, благодаря приглашению Арсентию Тропаревского (автора Telegram-канала Political Animals) и Константина Сальникова (автора Telegram-канала nonpartisan), на стрим, где мы критиковали ВИП с разных сторон.

Чтобы этот материал не растворился в потоке эфиров, я изначально оформила основные идеи в пост на свой Boosty, а затем, при поддержке анонимного пожертвования, этот текст лёг в основу данного видео.

Кто еще не видел, посмотрите, напишите, что думаете📚

😍 Сегодня у нас с Димой Антиповым выходит ролик на тему «можно ли начать жизнь с чистого листа». Делюсь мета-анализом, к которому мы обращались во время разговора.

Можно ли по-настоящему «прокачать характер» так, чтобы это было видно в том, как нас видят окружающие?

Пытаясь ответить на этот вопрос, учёные собрали 30 лонгитюдных исследований 2014–2024 гг. (всего 7719 человек), где людей измеряли по Большой пятёрке, спрашивали, хотят ли они меняться (стать менее тревожными, более организованными и т.п.) и затем месяцами или годами отслеживали реальные сдвиги. В этой литературе есть две линии.

🔴Первая: люди формулируют цели («хочу быть более экстравертным») и живут дальше как жили.

🔴Вторая: им дают целевые вмешательства — коучинг, онлайн-программы, приложения, встраивающие новые привычки.

💘 Результат по первой линии звучит так: просто хотеть меняться — немножко помогает, но гораздо слабее, чем обещают популярные книги по саморазвитию. Объединённый анализ данных из 12 лонгитюдов (N = 2238) показывает, что наличие цели сдвигает черту в нужную сторону, но эффект невелик: на горизонте 3-4 месяцев волевые изменения без вмешательства примерно втрое превышают «нормативную» возрастную дрейфующую изменчивость (d = 0.14 против d = 0.04). Лучше всего поддаются экстраверсия и нейротизм, слабее — открытость и доброжелательность. При этом часть отдельных исследований вообще не находит связи между целями и реальными сдвигами, а иногда цели даже ассоциируются с изменениями в нежелательную сторону, например: «хочу быть более организованным» → через год человек описывает себя как менее организованного.

💘 Результат по второй линии такой: людям не просто говорят «стань смелее и дисциплинированнее», а выстраивают путь — 10-12 недель коучинга или работы в приложении, разбор своих черт, постановка конкретных целей, перевод их в микроповедение (что я делаю по-другому сегодня, завтра, каждую неделю), регулярный мониторинг и обратная связь. Интервенции одновременно бьют по состояниям (что вы чувствуете сегодня), по привычкам и по устойчивым чертам, затрагивая мысли, эмоции и поведение. Мета-анализ этих вмешательств даёт уже более «осязаемые» цифры. В среднем целевые программы дают сдвиг d = 0.22 по нужной черте за несколько месяцев, то есть примерно в пять раз больше, чем спонтанные возрастные изменения за тот же период и заметно больше, чем эффекты одних только целей без поддержки (d = 0.14). Причём когда участников смотрят в последующем (follow-up), эффект не схлопывается, а, наоборот, доходит до d = 0.37: изменения частично закрепляются и даже немного накапливаются. Эти сдвиги связаны и с другими исходами — ростом благополучия и самооценки, улучшением субъективного качества жизни.

❓ Есть важная деталь, которая защищает эту литературу от простого возражения «ну люди просто убедили себя, что изменились». В ряде исследований брали не только самоотчёты, но и внешние оценки — просили друзей, партнёров или родственников описать участников по тем же чертам. Эффекты тут слабее, чем по самоотчётам, но принципиально важен сам факт: интервенции меняют не только картинку человека в собственных глазах, но и его наблюдаемое поведение, до степени, которую замечает окружение.

При этом есть ограничения. Большинство выборок — молодые люди из западных стран; про пожилых, другие культуры и клинические группы мы почти ничего не знаем. Эффекты невелики и неоднородны: встречаются нулевые и даже обратные результаты, особенно когда людям дают размытые инструкции без понятных шагов. И пока неясно, как такие сдвиги черт в итоге скажутся на долгосрочных исходах вроде карьеры, здоровья или семейных траекторий.

🩷 Но общий вывод аккуратно-оптимистичен. Характер во взрослом возрасте не жидкий пластилин, но и не гранит. Одного желания «начать жизнь с чистого листа» явно недостаточно: оно даёт слабый толчок. Однако если поверх этого есть ясная цель, конкретные поведенческие шаги, внешняя структура и регулярная обратная связь, то за несколько месяцев можно добиться небольших, но измеримых изменений в личностных чертах.

📚Читаю сейчас книгу «Умнее всех? как наш мозг думает и принимает решения» и там есть очень хорошая мысль, которую я сама обычно не проговариваю, потому что она кажется очевидной, но, судя по вопросам, для многих это совсем не очевидно — отсюда путаница, как гены вообще могут «отвечать», например, за способность к абстрактному мышлению, в книге написано:

«Во-первых, со временем научным образом было доказано, что не существует отдельного гена интеллекта, который определял бы, насколько человек будет умен (при наличии соответствующего образования). За коэффициент интеллекта конкретного человека в большей или меньшей степени отвечают сотни генов. Каждый из них оказывает свое небольшое влияние на какой-то конкретный, специфичный процесс в головном мозге. Скажем, одни гены определяют качество тех или иных нейронных связей, другие — количество нейронов в разных отделах мозга, третьи — число связей между определенными нейронами и так далее. Таким образом, одни гены могут благоприятствовать развитию интеллекта своего носителя, а другие — уменьшать или нейтрализовать этот благоприятный эффект».

✨ Давайте приведём пару примеров для более четкого понимания цепочки:

🔴гены → устройство мозга → интеллект

а) Общий объём и «планировка» мозга
Например, в исследовании UK Biobank (примерно 18 тыс. человек прошли МРТ и когнитивные тесты) видно, что люди с более высокой общей способностью к решению задач в среднем имеют немного больший мозг. Но дело не только в размере. У них лучше развиты так называемые ассоциативные зоны — участки лобной и теменной коры, поясная кора, части височных долей, а также таламус. Это те области, где «сшиваются» разные виды информации: сенсорная, речевая, абстрактная. То есть гены не «записывают» в мозг умение рассуждать про политику или математику. Они слегка меняют то, как именно развиваются и организуются эти области, через которые уже проходит сложное мышление.

б) «Качество проводки» — белое вещество
Те же данные показывают: у людей с более высоким интеллектом лучше состояние белого вещества — длинных нервных волокон, которые соединяют между собой разные участки мозга. Можно представить это как качество проводки в доме: если кабели толще и уложены аккуратнее, сигнал идёт быстрее и надёжнее. В более свежей работе делается ещё один шаг. Они смотрят на полигенный балл интеллекта (суммарный вклад множества генетических вариаций) и на микроструктуру этих волокон. Оказывается, более высокие полигенные баллы связаны с большей плотностью отростков нейронов (дендритов и аксонов) в нескольких ключевых ключевых проводящих путях мозга, например в верхнем продольном пучке, который соединяет лобные и теменные области. А эта плотность, в свою очередь, частично объясняет различия в показателях интеллекта. То есть буквально одни варианты ДНК чуть улучшают «проводку», другие — могут её ухудшать, и на выходе мы получаем небольшие, но стабильные различия в когнитивной эффективности.

⬇️⬇️⬇️

⬆️⬆️⬆️

в) Клеточный уровень — пирамидальные нейроны
Есть очень наглядный пример на уровне отдельных клеток. В одной работе использовали ткань коры головного мозга пациентов с эпилепсией, которым по медицинским показаниям удаляли небольшой участок мозга. До операции этим людям измеряли IQ, а потом исследовали их нейроны под микроскопом и в электрофизиологических экспериментах. Выяснилось, что у людей с более высоким IQ пирамидальные нейроны в коре крупнее, их дендриты более разветвлённые, а потенциал действия — более быстрый. Было показано, что такие клетки лучше справляются с потоком входящей информации: могут точнее и быстрее различать и обрабатывать сигналы (у этих же авторов есть большой обзор на эту тему, картинка к посту взята оттуда).

‼️В сумме всё это означает следующее. «Гены интеллекта» — это не какие-то абстрактные гены «общей умности». Это множество вариаций в ДНК, каждая из которых, в том числе, чуть-чуть сдвигает очень конкретные вещи, например: как быстро делятся клетки в развивающейся коре, насколько разветвлёнными будут дендриты, как плотно упакованы волокна белого вещества, как быстро нейрон генерирует импульс. Набор этих вариантов в одном случае немного благоприятствует формированию более эффективных нейронных сетей, в другом — слегка уменьшает этот эффект. А уже эти микроскопические отличия мы потом наблюдаем как различия в скорости обработки информации, рабочей памяти, способности к обобщению и т.д.

P.S. Другие примеры, каким образом гены отвечают за уровень наших когнитивных способностей можно посмотреть в моём ролике про психогенетику 🌸

Кроме того, здесь, возможно, даже важнее не столько вопрос наследуемости, сколько вопрос изменяемости: десятилетия педагогических исследований показывают, что дети очень рано «устраиваются» на определённом уровне учебных результатов и, как правило, там и остаются, почти независимо от типа школы, методик, политики и вмешательств. Похоже, у каждого есть свой когнитивный/академический «коридор возможностей», внутри которого образование может помочь приблизиться к верхней границе потенциала, но не способно массово и радикально перестроить саму структуру распределения способностей. На этом фоне устойчивые микроэффекты на уровне развития и работы мозга выглядят как биологические рамки, которые задают, какой мощности и эффективности нейронные сети вообще могут сформироваться; гены и связанные с ними процессы, по-видимому, довольно жёстко очерчивают пределы, внутри которых уже действует школа.