Но на самом деле все обстоит совершенно иначе. Нейровизуализационные изображения – это не просто нечеткие фотографии работающего мозга низкого разрешения, а результат множества технологических процессов. До получения итогового образа необходимо принять длинный ряд технических решений. От обработки исходных данных со сканера до окончательных статистических расчетов. Целая «цепь заключений», как было сказано в одной из переводных статей журнала Nature Neuroscience [125] .

При этом слепо верить этой «цепи заключений» обычно не стоит: «…в итоговой [научной] публикации обычно содержится сильно редуцированная часть оригинальных данных, отфильтрованная в результате серии преобразований и оценок, часто довольно своеобразных. Не существует единого мнения о „правильном“ способе проведения этих исследований; каждое из них имеет свои сильные и слабые стороны, кроме того, постоянно разрабатываются новые методы» [126] . Один лишь выбор уровня статистической значимости требует достижения сложного баланса между возможными ложнопозитивными и ложнонегативными результатами.

В Nature Neuroscience также указывалось, что «трудно создавать научные статьи, описывающие (и, самое главное, объясняющие) сложные закономерности активации мозга. Поэтому часто наблюдается тенденция к консервативным ограничениям, что позволяет сократить количество фактов активации и представить более простой результат» [127] .

Однако сложности нейровизуализационных исследований начинаются задолго до того, как будут проведены измерения. Главная проблема заключается в разработке содержательного общего проекта исследования с надежными экспериментальными параметрами и соответствующими контрольными условиями. «Нынешняя проблема визуализации состоит в том, что бесконечно сложно выполнять правильные исследования, тогда как получить изображения очень легко», – делает вывод пионер нейровизуализации Стивен Петерсон [128] .

Вне зависимости от всех оговорок, видеть значит верить. Психологи Дэвид Маккейб и Алан Кастел изучили, как испытуемые оценивают достоверность фиктивных результатов нейронаучных исследований, когда им показывают или не показывают изображения мозга [129] . Во время трех различных экспериментов, в которых сфабрикованные данные когнитивной науки были представлены просто в виде текста, в виде текста и диаграммы и в виде текста и изображений мозговой активности, тестируемые студенты всегда считали «научно наиболее убедительными» тексты, сопровождаемые изображениями. Маккейб и Кастел заключили, что «часть очарования – и правдоподобия – исследования с применением метода визуализации заключается в убедительности самих изображений мозга» [130] . Мозговые сканеры – это доказательные машины. Для историка науки Хагнера – также и в том смысле, что они «сводят до сих пор плохо понятные причинные связи к поверхностному рассмотрению» [131] .

С другой стороны, в общественном восприятии сканеры для проведения МРТ имеют репутацию настоящей «машины объективности» [132] . Внушительные, футуристические, почти магические высокотехнологичные объекты, которые обнажают скрытое нутро человека. При этом существует множество веских причин скептически относиться к претендующим на объективность фМРТ-изображениям. Чтобы обосновать это, сделаем обзор множества проблемных областей функциональной магнитно-резонансной томографии.

Во-первых: обычно в качестве итога функциональных нейровизуализационных исследований мы получаем разностные изображения. То, что мы видим, является результатом процесса субтракции. Процедура подчиняется простой и, прежде всего, очевидной логике. Чтобы иметь возможность засвидетельствовать определенную работу мозга, испытуемый в сканере подвергается двум опытам. Измеряется изменение местного потребления кислорода крови в интересующих экспериментальных условиях (условиях испытания), а также в контрольных условиях. В поисках, скажем, участка мозга, отвечающего за романтическую любовь, влюбленным показывают фотографии их любимого партнера, а также фотографии друзей того же возраста и пола, к которым у них нет «истинной, глубокой и сумасшедшей» привязанности [133] .

Затем МРТ-изображение, выполненное в контрольных условиях, просто субтрактируют (вычитают) из снимка, который сделан при созерцании испытуемым предмета его страсти. Так надеются устранить с изображения все неспецифические активности мозга, которые не имеют отношения к влюбленности [134] . Расчет для корректировки активности делают следующим образом: (влюбленный + все остальное) – (не влюбленный + все остальное) = влюбленный. В представленном здесь примере изучения влюбленности расчеты руководителя исследований Андреаса Бартельса и Семира Зеки дают следующий результат: влюбленный = = активация передней части поясной извилины и срединной части островковой доли коры головного мозга, а также путамена и хвостатого ядра. Кроме того, деактивация задней части поясной извилины и миндалин, а также правых лобной, теменной и височной долей коры головного мозга.

Логично, что через несколько лет Семир Зеки, видный нейроученый из лондонской Лаборатории нейробиологии Wellcome, посвятил себя темной стороне человеческих эмоций. В рамках исследования «Нейронные корреляты ненависти» испытуемым, находившимся в сканере, теперь уже нужно было не любить от всего сердца, а искренне ненавидеть [135] . Для этого были подобраны люди, которые «демонстрируют сильную ненависть к тому или иному индивидууму». При этом объектами ненависти всегда являлись бывший сексуальный партнер или коллега по работе. Таким образом был обеспечен надежный натуралистический подход к исследованию. Степень враждебности получила количественную психометрическую оценку по «шкале страстной ненависти».