🎙 Как изменилась моральная риторика политиков за 200 лет

Когда-то политики преимущественно говорили о долге, законе и порядке. Сегодня — говорят о нации, единстве и нашем обществе. Почему?

📚 Учёные проанализировали более 7 млн слов из 1666 политических речей на английском, включая:
– все ежегодные президентские обращения к нации (State of the Union) с 1790 года,
– инаугурационные речи,
– партийные платформы,
– «тронные речи» (Speeches from the Throne) премьер-министров Канады и Новой Зеландии,
– а также речи сенаторов, решения судов, выпускные речи, тексты песен и миллионы книг из корпуса Google nGram.

📊 С помощью методов анализа временных рядов (алгоритм E.Divisive и графовой модели векторной авторегрессии) они выявили переломный момент:

1930-е гг. — время Великой депрессии и масштабных социальных сдвигов.

🧩 Что именно изменилось?

Исследование опирается на теорию моральных оснований (Moral Foundations Theory), согласно которой моральный выбор опирается на несколько универсальных оснований, среди которых в частности:

🟣Авторитет (Authority) — иерархия, долг, порядок

🟣Мораль внутри-групповой лояльности (Ingroup) — принадлежность к своей группе, «мы»

📉 До 1930-х гг. политическая риторика строилась в основном на морали долга и порядка (Authority):

«Ты обязан подчиняться, соблюдать закон, служить».

📈 Начиная с 1932–1934 гг., её вытеснила мораль принадлежности (Ingroup):

«Мы единый народ, давайте держаться вместе как нация».

🔁 Этот переход произошёл синхронно в США, Канаде и Новой Зеландии и сохраняется до сих пор.

❓ Почему он произошёл?

С помощью графовой модели на американских данных авторы показали последовательность, с учётом временного лага:

💁‍♂️ Урбанизация в один год
(массовый переезд в города разрушает локальные общины, где действовала мораль долга и иерархии)

→ приводит к росту национализма в следующем году (люди начинают воспринимать себя не как жителей города или штата, а как американцев; это отражается в росте слов America и American в американских книгах — на их частоте построен индекс национализма)

→ и уже через год это ведёт к смене моральной риторики:

👇меньше слов о долге, законе и порядке (Authority)

👆больше слов о нации, единстве, общности (Ingroup)

📌Для Канады и Новой Зеландии такой же анализ провести не удалось — нет сопоставимых данных по книгам и урбанизации. Но сам языковой сдвиг — от морали долга к морали общности — произошёл в те же годы, что и в США.

Это говорит о том, что общий механизм мог быть схожим:
→ урбанизация
→ рост национальной идентичности
→ снижение риторики долга
→ усиление апелляций к внутри-групповой лояльности и «своим»

🧩 Где именно проявился сдвиг?

✅Только в публичной политической риторике, обращённой к широкой аудитории:
– президентские обращения к нации
– инаугурационные речи
– тронные речи в Канаде и Новой Зеландии.

❌Не в:
– речах судей
– сенатских дебатах
– выпускных речах
– песнях
– книгах

📌Получается, что такая смена риторики — не просто отражение культурной нормы, а осознанная адаптация речей политиков для убеждения масс. Они начали говорить иначе не потому, что так модно, а потому что изменился адресат.

📉 Интересный эффект:
Моральная риторика в обращениях американских президентов к нации была сильнее связана с уровнем национализма за предыдущий год, а не с текущим.

❓Почему?

– Речь президентские обращения к нации готовится заранее, иногда за несколько месяцев до оглашения.

– Политики, как показывают политологи, плохо улавливают текущее настроение общества.

📌 Поэтому политическая риторика — это инерционная адаптация, отражающая не сегодняшний момент, а то, каким было общество, когда речь писалась.

🥰 Так в XX в. возникло психологически современное государство — не потому, что изменилась власть, а потому, что изменилась публика. Политики просто адаптировали свою риторику к тем моральным нормам, которые стали важны для общества — чтобы по-прежнему звучать убедительно.

🎯 Можно ли доказать, что эффекта нет? Почему байесовские факторы нередко вводят в заблуждение

🐈‍⬛ В публикациях всё чаще встречается утверждение: «Байесовский фактор показал, что эффекта нет». Звучит уже привычно, но с научной точки зрения — некорректно.

📌Факт: ни один статистический показатель — ни p-значения, ни доверительные интервалы, ни байесовские факторы (BF) — не способен доказать, что эффект точно отсутствует. Он лишь может предоставить оценку того, насколько данные совместимы с определёнными моделями, заданными заранее.

🔍 Что такое байесовский фактор и где подвох?

BF — это отношение правдоподобий двух гипотез:

H₀: эффекта нет

H₁: эффект есть (задан через распределение вероятностей — априорное распределение)

Если BF < 1, это трактуется как «в пользу H₀». Но на деле это означает лишь, что данные хуже согласуются с конкретной H₁, чем с H₀. Проблема в том, какую именно H₁ вы задали.

⚠️ Как BF "ошибается" – проблема априорного распределения:

Во многих исследованиях H₁ задаётся автоматически: например, с помощью широкого распределения Коши (0, 1), что предполагает ожидание крупных эффектов (напр., d > 0.70).

Но если реальный эффект скромный (напр., d = 0.20, что нормально), BF будет "наказывать" H₁ за чрезмерные ожидания и ошибочно предпочтёт нуль — даже если данные вполне совместимы с этим эффектом.

💉Можно смоделировать клиническое исследование: 40 пациентов в каждой группе, лёгкое улучшение от терапии (эффект d = 0.20), тогда:

🔴p < .05 — в 14% случаев

🔴BF > 3 в пользу H₀ — в 47% (!) случаев

🔴BF > 3 в пользу H₁ — в 7%

То есть почти в половине случаев BF «решает», что терапия неэффективна, хотя на деле эффект есть — просто слабый. Эта ошибка критична в контексте, где реальные эффекты зачастую малы, но стабильны и кумулятивны.

🧠 Что об этом говорит философия науки?

🤓 Эффект — это не "вещь в мире", а паттерн в данных, зависящий от:

🔴конструкции исследования,

🔴уровня анализа (индивид / группа / популяция),

🔴теоретических допущений,

🔴используемой модели (включая априорное распределение).

📣 Эффект — это не "есть или нет". Это то, как данные структурированы нашим инструментом.

❗️ Байесовские факторы:

🟣предполагают заранее заданную H₁, которая часто не соответствует реальному эффекту

🟣требуют явной теоретической модели для априорного распределения, которой часто нет

🟣используются без достаточного контроля над допущениями априорного распределения (напр., настройки по умолчанию в статистических пакетах Коши с масштабом 0.707), что приводит к ложной уверенности в "нуле".

📌Частотные методы при этом:

🟠не требуют априорного распределения,

🟠дают диапазон возможных эффектов,

🟠предоставляют возможность задать зону клинической или практической эквивалентности

✔️ Что делать?

✅Не полагаться на BF как на абсолютный критерий отсутствия эффекта

✅Оценивать доверительные интервалы

✅Использовать тест эквивалентности (TOST), чтобы честно исключать практически значимые эффекты

✅Всегда осмысленно задавать априорное распределение, если всё же используется BF

✅Не делать выводов «эффекта нет»

🧭 Итого

🟣BF не доказывает, что эффекта нет — он показывает, насколько данные согласуются с конкретной H₁

🟣Если априорное распределение на эффект задано неправдоподобно, BF может ввести в заблуждение

🟣Эффект — это структурное соотношение в данных, а не объективное свойство «в мире»

🟣Малые эффекты — норма, а не артефакт, их нельзя просто «объявить нулевыми»

👼Сходила в гости к Кинопоиску. Долго думала выставлять или не выставлять это видео, потому что, на мой взгляд, самые интересные моменты вырезали и остались уж слишком простые мысли.

💗Но вдруг тут есть фанаты игры или сериала, то вам может зайдет такой формат.

Если кто будет смотреть, напишите потом мне, как вам по уровню сложности подачи?

P.S. с финальным выводом социолога о том, что кордицепс - это метафора на гнилой капитализм, если что, не согласна😅

🧮Наследуемость: когда число стало аргументом

Почему так легко поверить, что “интеллект на 80% передаётся по наследству”? Вероятно, потому что есть формула. Простая, красивая, почти магическая. В пятой части серии я рассказываю, откуда она взялась в близнецовых исследованиях — и что за ней действительно стоит.

🔴 Как данные о близнецах и приёмных детях превратились в универсальный способ оценки “влияния генов”.

🔴 Почему одно и то же число может означать долю вариации, вероятность, и… ничего определённого.

🔴 Как научная оговорка превратилась в культурное клише — и почему сам Фальконер предостерегал от буквального прочтения своей формулы.

Этот текст — для тех, кто когда-нибудь слышал, что “X на 40% генетически обусловлено”, — и хотел понять, откуда вообще взялась эта цифра, и что она на самом деле означает.

🧬От дисперсии — к генам, от моделей — к клеткам?

В заключительной части этой серии я показываю, что случилось дальше. После Фальконера, ACE-модели и десятилетий споров на тему h², наука вновь перешла к генам — но уже буквально: миллионы SNP, тысячи выборок, сотни ассоциаций. Казалось бы, теперь всё станет ясно.

Но:

🔴 Почему современные GWAS снова измеряют то же самое — только другими средствами?

🔴 Что потеряла наука, когда обратилась к ДНК — и что обрела взамен?

🔴 Можно ли на самом деле пройти путь от одного генетического варианта — до психики, поведения, мышления?

Этот текст — для тех, кто хочет понять, почему статистика не объясняет, а только описывает, и что потребуется, чтобы это изменить.

📘 Оба поста — часть серии Генетика поведения: как один коэффициент изменил наше понимание человека, в которой я прослеживаю, как из простой формулы выросли споры о природе человека, политике, воспитании и свободе воли.

Ранее в серии:
🔴Ч. 1 — Фишер: как математика примирила Менделя и Дарвина
🔴Ч. 2 — Гальтон: статистика как зеркало гениальности
🔴Ч. 3 — Райт и Хольцингер: два пути к модели человека
🔴Ч. 4 — Лаш и формула, которая работала — но не на людях

🤩 IQ и гены: самый современный научный взгляд

В новой обзорной статье, опубликованной в ведущем журнале Association for Psychological Science (более научно ориентированная организация, чем APA), утверждается: современная наука уже перешла от простого измерения "наследуемости" к пониманию реальных биологических механизмов, стоящих за различиями в IQ. Генетика теперь не просто описывает, а объясняет.

🔬Генетические различия действительно вызывают различия в IQ

Авторы подчёркивают: современные GWAS-исследования (полногеномный поиск ассоциаций) уже позволяют делать сильные каузальные выводы для IQ. Всё дело в природе наследования: ребёнок случайным образом получает одну из двух версий каждого гена от родителей – как при подбрасывании монетки. Это создаёт естественные условия для "рандомизированного эксперимента", который можно использовать для более уверенного выявления причинных эффектов.

Если контроль за родительскими полигенными профилями сохраняется, а у ребёнка наблюдается "отклонение", связанное с IQ, то это отклонение каузально значимо. Авторы приводят исследование, где 80% эффекта полигенного балла IQ остаются даже после учёта родительской среды (Okbay et al., 2022). Более того, гены, связанные с IQ, чаще всего находятся в областях, связанных с развитием и функционированием нервной системы (Savage et al., 2018).

Таким образом, некоторые GWAS дают не только корреляции, но и основания утверждать: гены действительно влияют на IQ через нейробиологические пути.

🧠Размер мозга и IQ: связь не случайна

Ещё одно утверждение авторов: корреляция между объёмом мозга и IQ (~.25 - самая сильная связь между психикой и телом из известных) не артефакт, а следствие причинной связи. Механизм можно объяснить так: если участок ДНК увеличивает объём мозга, а IQ при этом тоже возрастает, то мы можем предположить, что мозг – это медиатор (опосредующая переменная).

Но вдруг это просто следствие того, что умные люди выбирают себе партнёров покрупнее и гены перемешиваются? Это исключили. В семьях у тех, у кого мозг больше, IQ тоже выше. Даже если сравнивать сиблингов.

А ещё Jansen et al. (2020) находят поразительный результат: все 24 гена, влияющие на объём мозга, также увеличивают IQ. Но обратного уже не видно: гены, влияющие на IQ, не всегда влияют на мозг. Значит, мозг — не единственный путь, но он включён в один из центральных биологических механизмов, через который действуют гены. Но речь, возможно, не о грубом размере, а о числе нейронов в ключевых зонах мозга.

📊 g-фактор — не просто статистика, а биологическая реальность

В исследованиях систематически наблюдается обобщённая "энергия ума", которую выявляют тесты: если человек хорошо справляется с одним когнитивным заданием, он, скорее всего, хорошо справится и с другим – это g-фактор. Но долгое время критики, начиная со Стивена Дж. Гулда, считали g-фактор артефактом факторного анализа: мол, тесты по-разному нагружаются, а сам g – это удобная фикция, не имеющая биологического субстрата. Однако авторы считают иначе.

Если g — реально существующая биологическая переменная, то гены, влияющие на одну когнитивную способность, должны влиять и на другие, согласно их общему происхождению.

Авторы ссылаются на исследование de la Fuente et al. (2021): 27 отдельных участков в геноме человека оказались значимо связанными со всеми когнитивными субтестами одновременно. Именно этого и ожидали бы, если g-фактор — не выдумка, а отражение общей нейронной архитектуры, на которую действуют гены.

❓Что из этого следует?

По мнению авторов, в вопросе IQ мы уже вышли за рамки статистических моделей. Мы больше не ограничены такими абстракциями, как "генетический вклад", "уникальная среда" — теперь мы можем прослеживать путь от SNP к экспрессии генов, нейрофизиологии и когнитивным функциям.

Да, g остаётся латентным фактором. Но за ним всё чаще обнаруживаются конкретные биологические цепи — от генома к мозгу и далее к IQ. Это движение от поверхностной оценки наследуемости к настоящему биологическому объяснению.

😍 Хочу поделиться своей радостью. Сейчас был созвон с профессором Аурелио Хосе Фигередо. Он по сути один из пионеров, кто начал исследовать стратегии истории жизни у людей. Он супер-звезда в мире науки (индекс Хирша 73). Если приводить сравнение - для меня это как созвон с Тейлор Свифт.

❤️ В отличие от наших местечковых докторов наук сразу видно учёного с большой буквы. Мало того, что заинтересовался всеми нашими идеями, так сказал, что проведёт для нас семинар по одному статистическому методу, который супер полезен для создания объёмных по содержанию моделей, а также поделился кучей материалов и пр. для него. Изначально вообще он запросил статью с моей моделью культурных ориентаций на основе поведенческой экологии человека. Приятно, когда твои идеи отзываются таким людям.

❤️ За это я и люблю науку, что несмотря на отношения между странами, всегда есть возможность посотрудничать с учёным из любой точки мира. Вдвойне приятно, когда крутой учёный, оказывается ещё и очень весёлым и приятным человеком. Сразу чувствуешь окрыление.

🧬 Что реально показывают ДНК-тесты на предков?

Ввиду активной рекламы Генотека давайте разберемся в данном вопросе.

ДНК-тесты на предков (напр., Генотек, 23andMe, Ancestry) анализируют небольшие участки нашей ДНК — это так называемые маркеры, информирующие о происхождении (Ancestry Informative Markers, AIMs). Они представляют собой варианты (аллеи) генов, которые встречаются с разной частотой в разных популяциях.

📎Что такое AIMs технически?

✨Это SNP-маркеры (одиночные нуклеотидные замены), частоты которых варьируются между регионами.

✨Один маркер малоинформативен. Используются панели из десятков или сотен SNP для расчёта.

✨Расчёт проводится с помощью статистических моделей (обычно кластеризации или вероятностной модели типа STRUCTURE).

🎠Что показывают тесты?

✨Сравнение нашего генома с референсными выборками.

✨Вероятностную оценку генетического сходства с определёнными группами (обычно географическими).

✨Не этничность, не расу, не культуру — а распределение аллелей, характерное для изученных популяций.

📎Как выбираются "референсные группы"?

✨Это образцы ДНК людей, чьё происхождение известно по документам как минимум на 2–4 поколения.

✨ Разные компании используют разные базы данных и критерии отбора.

✨ Результаты зависят от состава базы и алгоритма сравнения.

📎Насколько точны такие тесты?

✨Точность зависит от цели:
• по континентам (напр., Европа, Африка, Восточная Азия) — высокая (90%+);
• по регионам внутри континента — ниже, особенно если популяции смешанные.

✨Тест показывает вероятность, а не категорию.

✨У людей может быть высокая доля общего генетического фона с несколькими регионами.

⬇️Какие есть ограничения?

☑️Генетическая изменчивость человека — клинальная, то есть изменяется постепенно по географии, а не резкими границами.

☑️Нет фиксированных "расовых" или "этнических" генов.

☑️AIM-панели чувствительны к выбору референсных данных и методам отбора SNP.

🤓Как интерпретировать?

✨Результаты следует рассматривать как приблизительную оценку географического происхождения предков, основанную на статистическом сходстве.

✨Это не определение национальности или этничности, а биоинформатическая реконструкция.

📌Подытожим:

💛ДНК-тест показывает, на кого вы похожи по аллелям, а не кто вы есть.

💛Метод основан на вероятностном сравнении с образцами, подобранными по критериям компании.

💛Чётких границ между популяциями нет — данные интерпретируются в модели, заданной исследователями.

👋Почему равенство пугает авторитарных личностей

Недавнее исследование выявило любопытный парадокс: в странах с более высоким уровнем равенства (напр., по отношению к мигрантам) авторитарные личности проявляют большую предвзятость к этим группам, чем в странах с низким уровнем равенства.

👀Изначально выдвигалась гипотеза авторитарной конформности. Она предполагает, что, если нормы инклюзии достаточно сильны, авторитарные личности будут склонны их принимать, поскольку в основе их установки лежит стремление к соблюдению социальных правил. В некоторых контекстах это действительно работает, например, в Сингапуре.

👋Но не в данном случае. По мнению авторов, это связано с так называемой авторитарной динамикой: когда инклюзия становится социальной нормой, авторитарные личности воспринимают её как угрозу социальной однородности и стабильности, а не как правило, которому стоит следовать. В таких условиях их склонность к предвзятости только усиливается.

💻Авторы проанализировали данные World Values Survey из 86 стран и сопоставили индивидуальные уровни авторитаризма (измеряли предпочтения в воспитании детей: послушание, религиозность, хорошие манеры против независимости, воображения, терпимости) с отношением к неконвенциональным группам (иммигрантам, сексуальным меньшинствам) и в вопросах традиционных гендерных ролей. К этим данным добавили индексы равенства в странах (напр. MIPEX - Migrant Integration Policy Index, GII - Gender Inequality Index).

🔍Цель заключалась в том, чтобы на международном уровне противопоставить два механизма: авторитарную конформность (равенство снижает предвзятость, поскольку становится нормой) vs. авторитарную динамику (равенство усиливает предвзятость, поскольку воспринимается как угроза).

💺Высокий уровень равенства усиливал связь между авторитаризмом и предвзятостью. То есть чем более равноправной и инклюзивной была страна, тем сильнее авторитарные личности выражали негативные установки. В странах с низким уровнем равенства такой связи почти не было — предвзятость оставалась высокой у всех.

✒️Это поддержало именно авторитарную динамику: равенство воспринимается как угроза, которая активирует авторитарные установки, а не как социальная норма, которой следует подчиниться.

По мнению авторов, это говорит о росте поляризации: в инклюзивных обществах неавторитарные люди становятся более толерантными, а авторитарные — ещё более предвзятыми. В обществах с низким уровнем равенства различий почти нет — там все в среднем более предвзяты.

😐Авторы делают важную оговорку: возможно, восприятие норм играет более важную роль, чем сами нормы. Исследования показывают, что авторитарные личности могут не воспринимать нормы инклюзии как легитимные, даже если они существуют на уровне институтов. Это может объяснять, почему иногда авторитарные готовы к конформности (напр., в Сингапуре), а иногда — нет.

❔Авторы принимают авторитарность личности как данность, не исследуя её происхождение. Но если заглянуть глубже, можно задать вопрос: не является ли авторитарность адаптацией к нестабильной социальной среде, где любые перемены воспринимаются как риск? С этой точки зрения, сопротивление равенству — не иррациональная реакция, а предсказуемая стратегия защиты.

😱Кроме того, авторы не учитывают различия социальных ниш: в одних обществах равенство может укреплять порядок, а в других — восприниматься как подрыв основ. Например, в Сингапуре равенство встроено в систему как инструмент стабильности, а в других странах оно может ассоциироваться с политическими конфликтами.

Что с этим делать?

Авторы обсуждают возможные стратегии (работа с восприятием угрозы, использование референтных лидеров и т.д.), но даже эти меры не гарантируют успеха. Если авторитаризм — это жёстко закреплённая адаптация, любое равенство, даже поданное как порядок, может вызывать отторжение.

📖 Почему мыслить сложно… сложно? Как социальная экология влияет на глубину наших размышлений

В новом препринте наш коллега Люк Конвей показывает, что сложность мышления зависит не только от индивидуальных характеристик (напр., интеллекта или образования), но и от того, в каком социоэкологическом контексте мы живём.

💡 Что такое когнитивная сложность?

Психологи измеряют сложность мышления с помощью понятия интегративной сложности (integrative complexity) — это способность:
🔴видеть разные стороны вопроса (дифференциация),
🔴и связывать их между собой (интеграция).

Выделяют два подвида:
🩷Диалектическая сложность — признание того, что противоположные взгляды могут быть одновременно обоснованными.
🩷Элоративная сложность — углублённая защита своей позиции.

💡 Что такое «социальная экология»?

Это совокупность устойчивых условий, в которых живёт человек: уровень бедности, экономическое неравенство, плотность населения, патогенный стресс, этническое многообразие, качество инфраструктуры и пр. Всё, что окружает нас не как единичные события, а как фон — плотная, длительная и часто незаметная ткань повседневной среды.

🧩 Что сделали?

В препринте сообщается о трёх масштабных исследованиях:
1. Анализ политических речей лидеров 9 стран (1990-2023): например, "обращения к нации", тронные речи и т.д. Речи оценивались по автоматической шкале интегративной сложности.
2. Анализ речей губернаторов всех 50 американских штатов (2000-2023), таких как "State of the State" и инаугурационные обращения.
3. Онлайн-опрос 4700+ американцев: участники писали открытые мнения по политическим и бытовым темам. Также они оценивали, насколько в их регионе заметны экологические стрессоры: болезни, бедность и т.п.

📉 Что показали результаты?
Чем выше уровень социоэкологического стресса, тем ниже когнитивная сложность. Это устойчивый эффект, зафиксированный на разных уровнях анализа:

👀В странах с большей экономической нестабильностью, неравенством и этническим многообразием политические речи были менее сложными.

👀В американских штатах с высоким уровнем бедности и низким доходом речь губернаторов становилась проще и менее диалектичной.

👀Люди, субъективно ощущающие, что живут в опасной среде, демонстрировали менее сложные размышления — особенно по политическим вопросам.

🧩 Почему это происходит?

В тексе обсуждаются две теоретические модели:

1. Когнитивное напряжение (cognitive strain): стресс от окружающей среды истощает ментальные ресурсы. Люди просто не могут "тянуть" сложное мышление — им не до того.

2. Стратегическая защита (strategic defense): в условиях угрозы люди отказываются рассматривать альтернативные взгляды и, наоборот, начинают детально обосновывать свою привычную точку зрения.

❔ Что показали данные?
В целом — данные говорят в пользу первой гипотезы: стресс снижает и диалектическую, и элоративную сложность. То есть люди думают проще в целом, а не только защищают свою позицию. Однако в отдельных случаях (напр., в открытых текстовых ответах участников опроса на политические темы) наблюдалась и стратегическая защита.

📚 Почему это важно?

Потому что это разрушает старую иллюзию о том, что мышление — дело только личных качеств. На самом деле наша способность мыслить сложно зависит не только от личных качеств вроде интеллекта или мотивации, но и от того, в каких условиях мы живём. Бедность, болезни и нестабильность делают людей менее способными мыслить глубоко, видеть противоречия, учитывать чужие аргументы.

Это имеет прямые последствия:
⭕️для политической поляризации (где сложно увидеть правду в позиции оппонента),
⭕️для восприятия новостей и идеологий,
⭕️для принятия решений и социальной эмпатии.

🤩 Таким образом, если мы хотим продвигать сложное, гибкое и открытое мышление в обществе, недостаточно просто призывать "думать глубже" или проводить тренинги по критическому мышлению. Нужно понимать и устранять глубинные социально-экологические стрессоры, которые делают сложное мышление менее возможным.

🌸Лето насыщенное время на различные образовательные мероприятия. Хочу порекомендовать летнюю школу, которую организовывает Центр языка и мозга. У коллег всегда очень крутые мероприятия


Ниже информация ⤵️