«Предсказание-и-влияние с точностью, масштабом и глубиной»… и карты таро. Часть 1

Дорогие друзья и коллеги, привет! На связи Илья Радевич.

Сегодня я хочу начать большой цикл, посвящённый, пожалуй, одному из важнейших нормативных критериев контекстуальной поведенческой науки и практики: критерию предсказания и влияния с точностью, масштабом и глубиной (prediction and influence with precision, scope, and depth). И да, тексты, вероятно, будут местами душными - именно поэтому в названии есть "и карты таро", чтобы хоть как-то сохранить связь с действительно важными вопросами для нашей клинической практики (шутка). В конце этого цикла я хочу отдельно ответить на вопрос, почему использование карт таро в практике КПН-ориентированного специалиста - это не окей и не проходит наши прагматические фильтры. Но до этого нам ещё нужно дойти.

Для начала мне хочется добавить немного личного отношения к теме. Для меня CBS чем-то напоминает "Твин Пикс" Линча: здесь тоже многое оказывается не тем, чем сначала кажется (как совы в Твин Пиксе - они не то, чем кажется, если вы поняли отсылку). В CBS вообще довольно много вещей, которые на первый взгляд звучат просто, почти очевидно, но начинают раскрываться во всей полноте только со временем. Я хорошо помню это странное чувство, когда на рубеже 2021 и 2022 годов в одной из книг по ACT я прочитал, что нас - CBS-ориентированных специалистов, при всём нашем разнообразии, - объединяет принятие общей цели: предсказания-и-влияния на поведение с точностью, масштабом и глубиной. Тогда мне это показалось какой-то тарабарщиной. И если сами слова "предсказание-и-влияние" ещё можно было как-то ухватить, то "точность", "масштаб" и "глубина" вызывали почти физический холодок.

Обычно в этом месте в книгах и статьях приводят определение из Hayes et al. (2012): критерий точности означает, что к конкретному случаю применимы лишь ограниченное число аналитических концепций; масштаб означает, что данная концепция применима к широкому диапазону случаев; глубина означает, что аналитические концепции согласованы между собой в рамках хорошо обоснованных научных областей.

Формально после этого всё должно стать понятнее. Но у меня, если честно, обычно происходило обратное: после такой цитаты я просто чувствовал себя не очень умным и переставал задавать вопросы. Искать ответы, впрочем, не переставал.

Вопросы были у меня примерно такие:

• Кто вообще придумал писать "предсказание-и-влияние" через дефисы? Зачем??
• Почему именно это считается важнейшей целью науки и терапии?
• Откуда вообще взялись эти самые точность, масштаб и глубина? Кто определил их именно так? Это просто красивые слова или в этом есть какой-то смысл?

И честно: это настоящий ящик Пандоры. Только спустя несколько лет чтения, сомнений, сравнений и попыток всё это распутать я могу робко сказать, что, кажется, начал чувствовать - именно чувствовать, а не просто понимать формально, - насколько это мощная и полезная рамка. За этой формулой стоит действительно огромный путь.

Но начнём мы издалека, начнём с базового. КПН - это научная программа, опирающаяся на функциональный контекстуализм. Исторически и концептуально функциональный контекстуализм тесно связан с американским прагматизмом. И это важно сразу оговорить: прагматизм - это не одна доктрина, а семейство разных позиций. Там есть Пирс, Джеймс, Дьюи и последующие авторы, и между ними хватает существенных различий. Это не мелкая историческая оговорка, а один из ключей к теме. Потому что, по сути, именно здесь закладываются многие следствия, которые потом будут определять и наше понимание науки, и наше понимание клинической практики. Контекстуальная поведенческая наука - это прагматическая наука. И нам нельзя позволить привычным словам запутать нас.

Прежде всего это касается самого слова "наука". В бытовом, наивном понимании наука часто представляется чем-то почти магическим. "Заниматься наукой" будто бы означает раскрывать тайны мира, обладать скрытым знанием, видеть устройство реальности лучше других и, желательно, что-нибудь авторитетно "доказывать" или "опровергать". В этом смысле выражение "наука доказала" работает почти как риторическая печать подлинности. С таким, бытовым, образом науки обычно сравнительно легко поспорить. Он достаточно грубый, чтобы его можно было заметить и отвергнуть.

Сложности начинаются не здесь. Они начинаются там, где мы выходим из бытового уровня и сталкиваемся с тем, что науки вообще-то по-разному понимают самих себя, свои цели и свои стандарты. Нельзя просто сказать, что есть одна "наука" с единым и самоочевидным пониманием того, что она делает. Есть разные научные традиции, разные философии науки, разные нормативные критерии. И когда мы учимся в школе или университете, то чаще всего сталкиваемся с реалистически окрашенным пониманием науки, где хорошая теория мыслится как всё более верное описание того, как на самом деле устроен мир.

Здесь важно сразу снять одно недоразумение. "Реализм" в этом контексте - не бытовое "быть реалистом", а философская позиция или, точнее, группа позиций. Обычно научный реализм предполагает, что существует реальность, не сводимая к нашим практикам описания; что научные теории по крайней мере в принципе могут приближаться к её устройству; и что высказывания теории могут быть истинными или ложными в зависимости от того, как обстоят дела в мире. Иначе говоря, научная деятельность здесь естественным образом тяготеет к идее соответствия: хорошая теория - это теория, которая правильно ухватывает структуру реальности. Эта корреспондентская интуиция часто обобщается в формуле: p истинно, если в мире есть факт, делающий p истинным. Грубо говоря: "если клиент ведёт себя негибко, то у него проблемы с психологической негибкостью".

Именно в этой логике нам обычно и преподносят развитие знания. Старые теории считаются отброшенными потому, что они неверно или недостаточно верно описывали мир, а новые - потому что описывают его лучше. Поэтому нам так легко почти автоматически уравнять слово "наука" с "наукой, понятой в традиционно-реалистическом ключе". И я сейчас не говорю, что это обязательно плохо или хорошо, я лишь пытаюсь показать, почему именно такое понимание кажется нам почти естественным и почему затем так трудно всерьёз войти в иную научную логику.

Когда мы говорим о CBS и особенно когда подчёркиваем слово "наука", нам важно удерживать: CBS не делает критерием научности соответствие теории некой реальности, взятой как внешний метафизический арбитр. Она организует научную работу вокруг другой интуиции - прагматической. В статье 2012 года Hayes и коллеги формулируют это предельно ясно: с точки зрения функционального контекстуалиста, конечная цель поведенческой науки состоит в том, чтобы изменить мир в позитивном и намеренном направлении; наука рассматривается как эмпирическая стратегия взаимодействия с миром и в нём, позволяющая более эффективно организовывать, описывать, измерять и преобразовывать происходящее.

Это очень важный сдвиг. Фокус здесь не на том, чтобы гарантировать, что мы описали мир "таким, каков он сам по себе", а на том, чтобы оценивать наши аналитические понятия и модели по тому, что они позволяют делать. Насколько они помогают ориентироваться, различать, организовывать наблюдение, строить предсказание, осуществлять влияние, менять ситуацию. За этим сдвигом стоит не случайная формула и не удобный риторический ход, а длинная философская и научная история. Очень длинная и насыщенная философская и научная история. Заявить, что наука - это эмпирическая стратегия, да ещё и взаимодействия с миром и т.д. - это сделать очень серьёзное и громкое заявление.

И здесь полезно сделать ещё один шаг, чтобы не попасть в ложную развилку. Иногда прагматический критерий понимают слишком грубо: будто бы он просто заменяет вопрос "истинно ли это?" вопросом "работает ли это?" (наивный утилитаризм). И это совсем не наш путь! Например, у Шерил Мисак, одной из важных современных философов прагматистской линии, хорошо показано, что прагматизм вовсе не обязан означать произвольное поклонение "полезности". Когда мы что-то утверждаем, мы не просто издаём удобный звук и не просто выбираем инструмент под задачу. Мы принимаем на себя определённые обязательства: обязуемся различать лучшие и худшие основания, отвечать на возражения, соотносить свои утверждения с опытом и быть готовыми к пересмотру. Иначе говоря, даже в прагматической рамке речь идёт не о том, что "сработало один раз - значит, годится", а о дисциплинированной практике проверки, обоснования и коррекции.

Это очень важно для нашей темы! Потому что критерий предсказания-и-влияния с точностью, масштабом и глубиной не разрешает брать всё, что субъективно кажется полезным. Он, наоборот, задаёт гораздо более строгий вопрос: какие аналитические понятия и процедуры позволяют систематически, воспроизводимо и согласованно строить работу с поведением так, чтобы это выдерживало проверку по нескольким нормативным осям сразу? Не просто "помогло ли мне это сейчас?", а "позволяет ли это работать достаточно точно, достаточно широко и в согласии с другими надёжными областями знания?".

И вот здесь становится видно, почему мы не можем одновременно держаться за традиционно-реалистическое понимание науки и без искажений пользоваться критерием prediction and influence with precision, scope, and depth. Потому что соблазн тут почти неизбежен. Хочется сказать: чтобы эффективно предсказывать и влиять, мы должны сначала узнать, как всё обстоит на самом деле. Например: как можно влиять на поведение грустного клиента, если не знать, что он "на самом деле" болеет депрессией?

Но в том-то и дело, что эмпирическая эффективность модели не равна доказательству онтологического статуса её понятий. Если какая-то аналитическая схема позволяет нам лучше организовать наблюдение, построить интервенцию и получить значимый результат, из этого ещё не следует, что её термины обозначают реально существующие сущности именно в том виде, в каком мы их описываем. Грубо говоря, если предположение о том, что "миром правит любовь", помогло кому-то успешно разрешить конфликт, это не доказывает, что существует особая сущность под названием "любовь", которая чем-то буквально управляет. Практическая полезность и онтологическая санкция - не одно и то же.

Это одна из важнейших линий прагматической критики реалистических претензий. В истории науки мы не раз сталкивались с теориями, которые были эмпирически успешны, но при этом опирались на онтологические представления, от которых позже отказывались. Поэтому из того, что модель работает, ещё не следует, что она открыла нам окончательное устройство реальности. Функциональный контекстуализм именно здесь занимает очень специфическую позицию. Он не столько отрицает реальность или утверждает её отсутствие, сколько отказывается делать метафизические выводы о "реальности самой по себе" условием научной работы. Он минимизирует метафизические обязательства и переносит центр тяжести на другое: на то, какие эмпирические последствия имеют наши способы описания, анализа и вмешательства.

Поэтому, когда мы говорим о CBS, мы говорим о науке, которая оценивает научные понятия прежде всего по их прагматической роли в достижении предсказания-и-влияния с точностью, масштабом и глубиной. Это действительно непривычно. Более того, это может выбивать почву из-под ног. Потому что мы очень привыкли опираться на ощущение, что хорошая профессиональная работа обязательно начинается с уверенности в том, что мы точно поняли, "что на самом деле происходит". А здесь нам предлагают иную дисциплину: не объявлять заранее, что именно скрывается за наблюдаемым, а смотреть, какие аналитические практики позволяют лучше ориентироваться в поле, строить работу и изменять происходящее без лишних метафизических обещаний.

И тут возникает, пожалуй, один из самых важных и самых тревожных вопросов. Как вообще влиять на поведение клиента, не опираясь на привычное чувство, что мы разобрались, что с ним происходит на самом деле? Как можно работать без этой почти успокаивающей опоры на "истинную картину" случая?

Вот к этому вопросу мы и перейдём в следующей части.