Tvärvetenskap och bredd är bra!

Förra veckans nummer av Nature bjöd på ett underbart omslag, med lagom mycket glorifiering av forskarrollen och samtidigt en betoning av vikten av vad som numera kallas interdisciplinär forskning (förr sa vi tvärvetenskap, och jag har någon gång stött på försök till distinktion mellan de båda begreppen, men jag är inte övertygad om att någon sådan behöver göras).

Det handlar alltså om ett temanummer om interdisciplinär forskning, och i numrets ledartext betonas att framgångsrika sådana projekt behöver vara djupt integrerade, och att det alltså inte duger att var och en av superhjältarna på omslaget utövar sin egen superkraft utan att bry sig om vad de andra gör: det handlar inte om "a collection of people tackling a problem using their specific skills" utan om "a synthesis of different approaches into something unique".

Jag instämmer, och noterar att saken är inte minst viktig då det handlar om samarbeten mellan statistiker och forskare från andra ämnen. Det kan ibland vara frestande för de senare att tänka på den statistiska delen av arbetet som en beräkning som kan isoleras från det övriga arbetet, men kompetenta statistiker, såsom Richard Gill, har förstånd att insistera på att så inte är fallet:

Real world problems are often brought to a statistician because the person with the question, for some reason or other, thinks the statistician must be able to help them. The client has often already left out some complicating factors, or made some simplifications, which he thinks that the statistician doesn’t need to know. The first job of the consulting statistician is to find out what the real question is with which the client is struggling, which may often be very different from the imaginary statistical problem that the client thinks he has. The first job of the statistical consultant is to undo the pre-processing of the question which his client has done for him.

För att lyckas som forskare och exempelvis få till en doktorsavhandling, så behöver man våga ta steget att fördjupa sig tillräckligt i ett problem för att kunna säga något om det som ingen annan tidigare gjort, så på så vis krävs kraftig specialisering. Många forskare har ett kynne som bjuder dem att sedan stanna inom sin snäva specialisering och fortsätta borra där de står, medan många andra (inklusive jag själv) till slut känner ett behov av att höja blicken och se sig om efter andra utmaningar längre bort. Jag tror att båda sorterna behövs. Epidemiologen Emma Frans beskriver skillnaden fint i sitt senaste bidrag till Curie-bloggen:

Förra året föreläste jag på en gymnasieskola tillsammans med en hjärnforskare. Naturligvis fick vi frågan om varför vi blivit forskare och som vanligt hade jag inget bra svar. Men hjärnforskaren hade det. Hon berättade att hon drevs av en vilja att bli bäst på något. Detta är en helt rimlig drivkraft för en forskare. Att specialisera sig som forskare innebär att man kan bli den person i världen som är främst inom ett specifikt område. Och ju smalare ett område är desto större är sannolikheten att man blir världsbäst inom det.

Jag har dock insett att min drivkraft inte alls handlar om att bli världsbäst inom ett smalt område. Jag drivs av en vilja att ha hyfsad koll på ganska mycket och det är nog därför epidemiologi passar mig. Som epidemiolog är jag inte expert på ett särskilt organ eller en särskild sjukdom. Däremot är jag expert på kvantitativ metod inom medicin, kunskaper som jag kan applicera inom en mängd områden.

Både epidemiologi och statistik är metodcentrerade ämnen som ger deras utövare ypperliga möjligheter till interdisciplinära samarbeten åt många olika håll (en flexibilitet som faktiskt en gång i tiden var ett av mina skäl för att satsa på forskarstudier i just matematisk statistik), vilket i sin tur ger möjlighet att befatta sig med något av de många viktiga forskningsproblem som inte låter sig passas in i en enda väl avgränsad akademisk disciplin. Jag har på senare år kraftigt prioriterat bredd framför borra-där-du-står, något jag driver extra långt i min kommande bok Here Be Dragons: Science, Technology and the Future of Humanity (Oxford University Press, januari 2016), ur vars förord jag saxar följande stycke, med fotnot och allt:

I am a professor of mathematical statistics, and the reader will notice that, apart from a few sections in Chapters 6 and 7, I treat mostly topics that lie distinctly outside my professional area of expertise. To do so may seem immodest and reckless, but I have two things to say in my defense. First, I have tried very hard to respect the expertise of those who know more than I do about a particular topic.¹ Second, the subject of the book is so multifaceted and crossdisciplinary that anyone who takes it on will find themselves to be a nonexpert on most parts of it; yet, this is a book that needs to be written, so someone needs to write it, and it might as well be me.

1) There is an obvious tension between this statement and passages such as [my] treatment [in Sections 3.8 and 4.7] of philosophical arguments by renowned philosopher John Searle. What can I say? One has to strike a balance. When someone is wrong, they're wrong, but I have refrained from delivering such verdicts without first having seriously entertained the possibility that they're right.

Richard Gill om de skandalösa morddomarna mot sjuksköterskan Lucia de Berk

I mars 2003 dömdes den då 41-åriga Lucia de Berk av en domstol i Nederländerna till livstids fängelse för fyra mord och ytterligare ett antal mordförsök. Efter överklagan och ny rättegång dömdes hon på nytt till samma straff i juni 2004, men listan över mord hade då utökats till sju. Alltmedan de Berk år efter år satt inspärrad förekom emellertid omfattande ifrågasättanden av bevisningen, vilket till slut ledde till att fallet öppnades på nytt i oktober 2008, och i april 2010 förklarades hon icke skyldig till mordanklagelserna.

Så inledde jag min artikel Fallet Lucia i Qvintensen 3/2010, och fortsatte med att berätta om den hårresande amatörstatistik som låg till grund för de fällande domarna, och om några få professionella statistikers kamp för att ställa saker till - ehm - rätta. En av dem är min gode vän Richard Gill, professor i matematisk statistik vid Universitetet i Leiden. Inför hans föredrag om fallet Lucia på en konrerens i Umeå 2012 gjorde jag reklam här på bloggen för hans framträdande. För alla er som den gången inte hade möjlighet att komma och höra honom erbjuder jag nedanståenende färska TEDx-föredrag, som inte tyngs av vare sig några matematiska formler eller mer än några få siffror, men istället bjuder på desto mer av Richards rättmätiga moraliska indignation och av hans karaktäristiska och lätt tankspridda professorliga charm:

Nederländskt justitiemord dryftas i Umeå

I en tidigare bloggpost lade jag ut texten om de empiriska vetenskapernas desperata behov av statistisk kompetens, men det finns givetvis också andra sektorer än forskarsamhället där vi statistiker behövs. Däribland rättsväsendet. Om detta kommer en av Europas vassaste statistikteoretiker, min gode vän Richard Gill, att lägga ut texten i sitt öppningsföredrag till NORDSTAT - 24th Nordic Conference on Mathematical Statistics som äger rum i Umeå och inleds imorgon måndag; jag avser själv givetvis att närvara.

Det finns flera exempel på hur fruktansvärt illa det kan gå när domstolar väljer att lita till amatörstatistiker i fall då verklig statistisk kompetens krävs för att rätt värdera evidensläget. Det fall som kom Richard att engagera sig i frågan är processen mot den nederländska sjuksköterskan Lucia de Berk som 2003 dömdes till livstids fängelse för flera mord, baserat en hårresande dålig statistisk kalkyl. Detta påtalades av honom och en rad andra statistiker, och påtalades igen, och igen, och till slut bar deras arbete frukt i och med att de Berk 2010 släpptes och förklarades icke skyldig. I själva verket visar det sig (efter kompetent statistisk analys) inte finnas några goda skäl att misstänka att de händelser som mordutredningen och rättsprocessen behandlade överhuvudtaget skulle inbegripa några mord. Jag sammanfattade historien i Qvintensen 3/2010, och avslutade med att konstatera att...

den statistiska analysen lugnt kan sägas [vara] så bristfällig att den förtjänar beteckningen pseudovetenskap. Det stämmer till eftertanke att ett sådant rättsövergrepp kunnat ske till och med i en rättsstat som Nederländerna. Att Lucia de Berks liv är slaget i spillror kan inte göras ogjort, men man kan i alla fall hoppas att rättssystemen både i Nederländerna och i andra länder kan dra en och annan lärdom inför framtiden. En sådan skulle kunna vara att det är att föredra att anlita professionella statistiker, hellre än amatörstatistiker, för de statistiska överväganden som behövs för att ta ställning i viktiga rättsfall.

Läs gärna min sammanfattning, men ännu hellre vill jag uppmana läsaren att botanisera på Richard Gills hemsida, som bjuder på en hel del intressant och skrämmande läsning i ämnet.