Интеллектуальная акселерация (эффект Флинна): метаанализ

Print PDF

 

Jakob Pietschnig, Martin Voracek

Эффект Флинна (практически повсеместное увеличение результатов тестов на интеллект или, что то же самое, рост IQ, в популяции в целом с течением времени и поколений) загадочным образом варьируется в зависимости от страны и области интеллекта; его существенное значение и причины остаются неясными.

Первый формальный метаанализ по этой теме выявил рост IQ во всем мире за более чем одно столетие (1909–2013 гг.) на основе 271 независимой выборки почти 4 миллионов участников из 31 страны. Основные результаты — прирост IQ варьируется в зависимости от предметной области (оценивается в 0,41, 0,30, 0,28 и 0,21 балла IQ в год для текучих, пространственных, полномасштабных и кристаллизованных тестов IQ соответственно); он выше у взрослых, чем у детей и подростков; он затормозился в последние десятилетия.

[Психометрический интеллект — то что меряют IQ-тестами — делят на флюидный и кристаллический, первый условно сообразительность, второй сумма знаний. Два главных парадокса состоят в том что хотя первый имеет отчётливые биологические, второй культурные коннотации, наследуемость выше у второго. А вот эффект Флинна, интеллектуальная акселерация — устойчивый рост IQ на всём протяжении ХХ века, и в первую очередь в тех слоях или группах, где он был ниже — это рост в первую очередь флюидного интеллекта, хотя это происходит явно не биологическим путём, рост IQ уменьшает размножаемость. Правда, удлиняется жизнь, но не настолько, как при общем прогрессе цивилизации, так что репродуктивный выход в целом не увеличивается. Почему так, пока что неясно. Прим.публ.]

В целом, эти результаты сужают количество предлагаемых теорий и факторов-кандидатов объясняющих эффект Флинна. Факторы, связанные со скоростью истории жизни, по-видимому, в основном ответственны за общую траекторию эффекта Флинна, в то время как благоприятные эффекты социального мультипликатора и эффекты, связанные с экономическим процветанием, по-видимому, ответственны за наблюдаемые различия в эффекте Флинна в разных областях интеллекта [частных способностях/когнитивных факторах, оцениваемых субтестами. Прим.публ.].

Прошлые исследования эффекта Флинна выявили довольно неустойчивые закономерности изменений результатов этих тестов интеллекта в разных странах. В целом эти изменения кажутся положительными и довольно сильными в большинстве изученных стран, но не во всех. Самый сильный прирост наблюдался в Австрии, Франции, Германии, Израиле, Японии, Кении, Нидерландах и Испании, тогда как прирост в Австралии, Бразилии, Ирландии, Новой Зеландии, Соединенном Королевстве и Соединенных Штатах Америки был слабее, и в Норвегии и Швеции в последние годы прирост, по-видимому, вообще прекратился (Colom, Flores-Mendoza, & Abad, 2007; Colom, Lluis-Font, & Andres-Pueyo, 2005; Daley, Whaley, Sigman, Espinosa, & Neumann, 2003). ; Флинн, 1987, 2009b). Кроме того, более свежие данные из Дании и Финляндии даже свидетельствуют о снижении IQ в последние пару лет [так называемый обратный эффект Флинна, который активно пиарят сторонники (ложной) идеи «мы все умрём выродимся».] (Dutton & Lynn, 2013; Teasdale & Owen, 2005).

Младший возраст лучших шахматистов, лучшие результаты на турнирах у молодых игроков в бридж и растущее число статей в научных журналах и патентов приводились в качестве реальных доказательств роста интеллекта населения (Howard, 1999, 2001, 2005).

Различные домены интеллекта демонстрируют прирост разной силы (для ясности определения этих доменов и несколько других основных понятий приведены в таблице 1). Обычно для флюидного IQ прирост выше, чем для кристаллизованного IQ, особенно в англо-американских странах (Jensen, 1998, стр. 319–320; Lynn, 2009a; Nisbett et al., 2012). Однако недавние данные из немецкоязычных стран об измерениях кристаллизованного IQ показали прирост примерно такую же величину приростов, как и флюидного IQ в англо-американских странах (Pietschnig, Voracek, & Formann, 2010).

Другой открытый вопрос заключается в том, являются ли эти достижения выражением повышения общего уровня когнитивных способностей индивидуумов (обычно называемого общим интеллектом, фактором g) или, скорее, эти достижения отражают усиление разных частных способностей. Сообщалось, что улучшения связаны с фактором g (Colom, Juan-Espinosa, & Garcia, 2001), тогда как в других случаях таких ассоциаций не наблюдалось (Te Nijenhuis, 2013; Woodley & Meisenberg, 2013). Напротив, отрицательная связь между фактором g и приростом IQ была отмечена еще в двух отчетах (Must, Must, & Raudik, 2003; Rushton, 1999). Дальнейшие исследования выявили возраст как промежуточную переменную, указывающую на различную силу прироста как для детей, так и для взрослых в зависимости от конкретных подтестов батарей тестов интеллекта (Flynn, 2010).

Независимо от доказательств влияния промежуточных переменных, в литературе обычно сообщается об увеличении силы IQ на 3 балла за десятилетие, хотя эта цифра была установлена только по данным США и несмотря на различные темпы роста IQ в разных странах (Flynn, 2009b; Williams, 2013): траектории роста в этом исследовании показаны на рисунке 1). В ряде исследований изучались данные о неравенстве скоростей роста в разные периоды: наибольший темп роста IQ был между мировыми войнами (например, Lynn, 2009a, 2009b) при снижении темпов с 1980-х годов (например, Flynn, 2007; Storfer, 1990, стр. 89).

Предполагаемые причины повышения IQ в череде поколений разнообразны, и теории, пытающиеся объяснить эффект Флинна, значительно различаются. Объяснения, связанные с окружающей средой, сосредоточены на влиянии образования, размера семьи (который можно рассматривать как функцию рождаемости), технологий и изменений в поведении при сдаче тестов. Другие предлагаемые объяснения включают социальные причины, в том числе эффекты социального мультипликатора (т.е. социальное повышение IQ, которое само по себе может действовать как усилитель IQ) или эффекты, связанные со здоровьем, такие как диета и стресс от патогенов.

Авторы представляют подробное обсуждение этих теорий причин повышения IQ в предположении, что кристаллизованный IQ даёт наибольшую нагрузку на фактор g, полный IQ — среднюю, а флюидный IQ — наименьшую (см. Johnson, Bouchard, Krueger, McGue, & Gottesman, 2004). Это позволяет изучить ассоциации между психометрическим g и приростом IQ. Траектории прироста IQ для разных континентов и влияние рождаемости в качестве косвенного показателя среднего размера семьи изучены в дополнительном анализе.

В целом, 219 работ соответствовали критериям включения, в них получена 271 независимая выборка, включающая 3 987 892 участников, охватывающих период времени 105 лет (1909–2013 гг.). Самые ранние включали доказательства изменений тестовых результатов, возникших в результате рестандартизации Шкалы Стэнфорда-Бине (1909–1932 гг.; Merrill, 1938). Средний возраст выборок составлял 17,5 лет (диапазон среднего возраста = 0,5–74,3 года), включая 192 выборки детей и подростков (определяемых как средний возраст участников менее 17 лет) и 79 выборок взрослых. Хотя средний возраст выборки сильно различался, 90% выборок были моложе 38 лет на момент тестирования. Что касается состояния здоровья участников, 186 выборок включали здоровых, 83 — пациентов, были две смешанные выборки. Выборки пациентов включали людей с различными проблемами умственного развития (например, трудности в обучении, психические расстройства), что позволяет предположить, что такие выборки должны были бы иметь баллы в пределах нижнего хвоста распределения результатов теста интеллекта.

Выявлены изменения результатов тестов IQ в череде поколений в 31 стране на шести континентах: Африке (Кения, Южная Африка, Судан), Азии (Китай, Израиль, Япония, Саудовская Аравия, Южная Корея), Европе (Австрия, Бельгия, Болгария), Дания, Эстония, Финляндия, Франция, Германия, Ирландия, Нидерланды, Норвегия, Испания, Швеция, Швейцария, Турция, Великобритания), Северная Америка (Канада, Доминика, США), Южная Америка (Аргентина, Бразилия) и Океания (Австралия, Новая Зеландия). В двух исследованиях сообщалось об изменениях у участников из более чем одной страны, но с одного континента (Pietschnig et al., 2010; Uttl & Van Alstine, 2003). В одном исследовании были представлены изменения в прогрессивных матрицах Равена для участников из 45 разных стран (Brouwers, Van de Vijver, & Van Hemert, 2009).

Прежде всего этот первый формальный мета-анализ эффекта Флинна убедительно доказывает непрерывный глобальный прирост результатов тестов IQ среди населения в целом за последнее столетие. Годовые изменения во всех исследованиях и частных способностях варьировали от -0,76 до 1,98 балла IQ. Визуальная проверка распределения изменений показывает, что ежегодные изменения в основном положительными: 90%, 87%, 93% и 100% из них были направленно положительными для полного, кристаллизованного, текучего и пространственного IQ соответственно. В совокупности наблюдался прирост около двух стандартных отклонений с 1909 г. по 2013 г., или 0,28 балла IQ ежегодно (или 2,8 балла за десятилетие) (рис. 1). Эта глобальная оценка прироста близко соответствует предыдущим данным об изменениях результатов теста общего интеллекта примерно на 2,50 (Storfer, 1990, стр. 111) и до 3,00 баллов IQ за десятилетие (Flynn, 1987, 2009b).

Изменения результатов во всех изученных доменах интеллекта удивительно тесно связаны с историческими событиями. Прирост получаемых оценок по ним был сильнее между Первой и Второй мировыми войнами, но заметно снизился в годы Второй мировой войны (около 0,72 против 0,21 балла IQ) ежегодно. Это наблюдение согласуется с предыдущими исследованиями, в которых сообщалось о больших достижениях между Первой и Второй мировыми войнами (например, Lynn, 2009a, 2009b¹). После 1940-х годов прирост результатов полномасштабных тестов IQ увеличился, а затем оставался довольно стабильным до 1970-х годов, но впоследствии снова снизился. Практически одинаковая картина наблюдалась для прироста кристаллизованного и флюидного IQ (Таблица S3). Эти наблюдения могут отражать влияние плохого питания и выраженного экологического стресса, испытываемого населением в целом в регионах, наиболее пострадавших от мировых войн, хотя авторы не проверили это прямо. Ниже приводится резюме полученных 8 ключевых результатов с обсуждением сперва сначала различия в силе прироста между доменами IQ, затем траекторий IQ с течением времени и, наконец, влияние промежуточных переменных.

1. Значительный рост флюидного IQ

Прирост составил 0,41 балла IQ в год с 1924 по 2013 год (нижняя треть таблицы S3). Моделирование регрессией с точками разрыва дало пять сегментов (каждый соответствует определенному временному периоду), и показывающих существенный рост IQ во всех них. Самые сильные приросты были в первом сегменте: 0,93 балла IQ в год с 1924 по 1935 г., дальше они уменьшились: 0,58 балла IQ до 1938 г. и 0,20 балла до 1952 г. Далее ежегодный прирост IQ увеличился до 0,43 балла в период с 1953 г. до 1985 года и показал прирост на 0,22 балла в 1986-2013 гг.

2. Существенный рост кристаллизованного IQ

Годовой прирост кристаллизованного IQ был несколько слабее, чем IQ в целом: 0,21 балла IQ за период с 1912 по 2011 г. (вторая треть таблицы S3). Регрессионный анализ точек соединения снова дал пять сегментов, указывающих на довольно сильный прирост в первом сегменте, но стабилизировавшийся с 1937 по 1948 год (0,26 и 0,04 балла IQ ежегодно). Впоследствии прирост IQ продолжался на 0,36 балла ежегодно до 1962 г., а дальше со скоростью 0,30 балла IQ до 1987 г. Интересно отметить, что прирост кристаллизованного IQ практически прекратился в последнем сегменте (1987–2011 гг.): всего 0,04 балла в год.

3. Флюидный IQ растёт сильнее кристаллизованного.

Приросты оказались дифференцированными по отношению к области интеллекта. Годовой прирост флюидного IQ был значительно выше, чем кристаллизованного (4,1 балла vs 2,1 балла IQ/10 лет). В отличие от кристаллизованного и полного IQ, прирост флюидного IQ оставался значительным в каждом сегменте: не менее 0,20 балла IQ ежегодно на протяжении всего периода исследования.

4. Снижение приростов в последние десятилетия

Уменьшение силы прироста IQ с течением времени отражалось значимыми негативными эффектами временного интервала для полномасштабного, флюидного и кристаллизованного IQ (все η² > 0,18). Данные о снижении прироста в последние десятилетия можно считать надежными: они подтверждаются наблюдаемыми траекториями изменения IQ. Наклоны регрессии точек соединения значительно уменьшились в последнем сегменте всех доменов IQ (таблица S4 в дополнительном материале; уменьшение силы прироста также было очевидным, когда данные с разных континентов были проверены отдельно; рис. S1 в дополнительном материале). Вероятно, это может указывать на прекращение развития и, возможно, на окончательный поворот вспять прироста IQ, как недавно сообщалось о скандинавских странах (Dutton & Lynn, 2013; Flynn, 1987, 2009b; Teasdale & Owen, 2005). [Рост IQ продолжается в России и других постсоциалистических странах, также как в Восточной Азии]

5. Нелинейный прирост.

Соединительный регрессионный анализ для всех доменов IQ показал значительно лучшее соответствие для регрессионных моделей, предполагающих изменения силы зависимости со временем, чем для моделей, не учитывающих подобного и с меньшим числом точек соединения (ps < 0,001 для сравнения принятых моделей). Следовательно, рост IQ в ХХ веке не был линейным: он скорее попеременно то ускорялся, то замедлялся и, наконец, в последние годы замедлился. Сторфер уже предлагал подобную схему изменений во времени, оценивая прирост в 3,75 балла IQ за десятилетие с 1900 по 1920 год, 2,50 с 1920 по 1960 год и несколько меньше после 1960-х годов (Storfer, 1990, p. 439). Однако имеющиеся данные указывают на то, что уменьшение силы прироста произошло лишь в середине 1970-х годов, что привело к умеренному приросту в 2,30 балла IQ за десятилетие. Изменения, предшествовавшие этому периоду, кажутся значительно более дифференцированными, что указывает на относительно слабый прирост в начале 20-го века (0,80 балла IQ за десятилетие), и резкое ускорение в 1920-х годах (7,20 балла IQ за десятилетие), с новым снижением с 1935 по 1947 год (2,10 балла IQ за десятилетие), и новым восстановлением скорости до 1976 года (3,00 балла IQ за десятилетие; таблица S3).

6. IQ интенсивней растет у взрослых, чем у детей

У взрослых выше прирост как флюидного, так и пространственного IQ (η_р² = 0,28 и 0,66, соответственно). Ранее его связывали в основном с эффектом лучшего образования, однако тогда быстрее расти должен был бы кристаллизованный IQ (например, Flynn, 2010). Это неверно: влияние возраста на прирост кристаллизованного и полного IQ незначительно, хотя знаки коэффициентов изменения направлены в соответствии с ожиданиями (таблица S4).

7. Положительные ассоциации с изменением валового внутреннего продукта на душу населения

Рост валового внутреннего продукта (ВВП) на душу населения был сильно, значимо и положительно связан с полным, кристаллизованным и пространственным IQ (ηP2 = 0,09, 0,18 и 0,50 соответственно), но лишь незначительно влиял на флюидный IQ. Этот вывод согласуется с предыдущими сообщениями о связи экономического процветания с IQ в нескольких странах (Lynn & Vanhanen, 2002). Связь между приростом IQ и ВВП была связана с улучшением образования (Rindermann, 2008), таким образом предположительно отражая влияние лучшей образовательной инфраструктуры.

8. Более сильный прирост наблюдали в субтестах с малым вкладом в общий интеллект (фактор G). Он слабеет в субтестах со средним и сильным вкладом, в том числе на кристаллизованный интеллект.

9. Эффект у здоровой выборки и выборки с нарушениями значимо не отличался. При добавлении в модели регрессии национальных коэффициентов рождаемости как дополнительных предикторов, знаки всех значимых коэффициенты остались неизменны (за исключением знака года начала роста для полного IQ, который стал положительным, но не достиг значимости). Средние национальные коэффициенты фертильности положительно связаны с приростом IQ для полного и флюидного IQ (с малым или средним эффектом).

Возможные объяснения и их верификация

Средовые факторы: образование

Ряд авторов объясняет происходящее удлинением периода обучения (Williams, 1998) и улучшением системы образования в промышленно развитых обществах (Husén & Tuijnman, 1991; Teasdale & Owen, 2005). Интуитивно обе причины вполне правдоподобны, одно из доказательств «против» — незначительные рост успехов в тестах достижений или даже снижение качества выполнения задач там в тестах в периоды наблюдаемого роста IQ (например, Flynn, 1984). Т.е. IQ рос на фоне снижения результатов теста SAT (Fuggle, Tokar, Grant & Smith, 1992; Teasdale & Owen, 1987). Впоследствии утверждалось, что это может быть вызвано тем, что с годами такие тесты проходит все больше и больше людей, так что снижение их результатов может быть связано с изменением демографических характеристик выборки сдающих, а не с их фактическими способностями.

Минимум три аспекта имеющихся данных подтверждают роль образования как важного объяснения наблюдаемого прироста IQ. Во-первых, существенный рост по всему миру кристаллизованного IQ, могущий отражать хотя бы до некоторой степени, следствие более долгого и лучшего школьного образования. Положительная связь между выполнением задач на кристаллизованный IQ и высшим образованием широко признана (например, McArdle, Ferrer-Caja, Hamagami, & Woodcock, 2002); однако прибавка кристаллизованного IQ существенна и после учета образования (Pietschnig, Tran, & Voracek, 2013). Во-вторых, приросты IQ взрослых значимо не отличаются от таковых у подростков и детей, в областях флюидного и пространственного IQ.

Удивительно, но значимого влияния возраста на кристаллизованный IQ не выявлено: возможно, это эффект роста ВВП, могущий маскировать влияния возраста испытуемых (действительно, предварительный регрессионный анализ настоящего набора данных без учета роста ВВП ожидаемо показал влияние возраста). Таким образом, увеличение количества средних лет обучения (см., например, Ceci, 1991, такие отчеты в промышленно развитых странах) может объяснить более высокие успехи взрослых, чем детей.

Однако, несмотря на то, что повышение результатов тестов на IQ у детей и подростков слабей, чем у взрослых, прирост IQ в этих возрастах также довольно значителен. Хотя рост числа лет формального образования может не играть решающей роли в приросте IQ детей и подростков, расширение доступа к программам обучения детей младшего возраста, имеющее место в последние годы, может оказать на это влияние (например, Gorey, 2001). Хотя большинство таких программ нацелены на более старших детей, некоторые из них предназначены для младенцев (например, проект ABCDerian в США, средний возраст участников которого составлял 4,4 месяца; обзор см. в Hunt, 2011, стр. , 288–291). Таким образом, даже у младенцев повышение IQ (Campbell, Siegel, Parr, & Ramey, 1986; Lynn, 2009b;

Thompson, 2012) объяснимо лучшим образов. Тем не менее, по-прежнему трудно оценить объяснительный потенциал программ раннего обучения для повышения IQ у детей и подростков, поскольку такие программы значительно различаются по охвату и доступности между (и даже внутри) исследованными странами и временными интервалами.[обзор и результативность подобных программ в США см. подробней «Бедность и развитие ребенка» и «Что такое интеллект и как его развивать». Прим.публ.].

В-третьих, прирост IQ прогнозировался средним увеличением ВВП на душу населения во всех сферах, за исключением флюидного IQ. Положительная связь ВВП с приростом IQ наблюдалась в нескольких исследованиях и странах (обзор см. в Lynn & Vanhanen, 2002). В частности, существенное влияние ВВП на кристаллизованный IQ может быть связано с образовательными эффектами. Было высказано предположение, что инвестиции в лучшее образование ведут к экономическому росту и наоборот, что приводит к положительной обратной связи экономического процветания, образования и интеллекта (Rindermann, 2008). Примечательно, что, как было показано в последнее время, увеличение ВВП может быть лучше описано как функция образования, а не наоборот (Rindermann, 2012), что, в свою очередь, перевернет допущение о причинно-следственной связи применяемой нами регрессионной модели. Независимо от причинно-следственной связи наблюдаемой связи положительный знак связи согласуется с этой теорией.

Видим, что образование — безусловно, одно из объяснений эффекта Флинна. Однако столь же возможно, что объясняет не полностью: скажем, значительный прирост флюидного IQ так не объяснить.

Эффект технологии

Воздействие технологии на население, в целом, возрастало на протяжении ХХ века, по крайней мере, в промышленно развитых странах. Отсюда стремление объяснить эффект Флинна как следствие более частого использования современных устройств, тренирующего ряд умственных способностей, скажем, зрительные и аналитические (Neisser, 1997). В рамках данного объяснения более стимулирующая визуальная среда (при большем воздействии компьютеров, телевидения или видеоигр) способствует развитию данных способностей, увеличивая успешность решения тестовых задач. Это объяснение согласуется с нынешними наблюдениями о наибольшем приросте показателей меняющегося IQ. С ним согласуется и тот факт, что влияние технического прогресса опосредуется увеличением ВВП (Rindermann, 2008).

Действительно, рост IQ шёл в основном в промышленно развитых странах Запада, где технологии делаются легкодоступными всё большей части населения (Neisser, 1997). Однако в более поздних отчетах сообщается о значительном повышении IQ в менее развитых странах, где нельзя было ожидать повсеместного воздействия современных визуальных средств массовой информации. Например, IQ рос на 1,8 балла IQ в год в 1984-1998 год в сельской местности Кении (Daley et al., 2003), т.е. сильный прирост IQ возможен без названного влияния технологий. С данным объяснением несовместим и наибольший прирост IQ в первые десятилетия ХХ, когда многие ныне распространенные приборы были весьма малодоступны людям. Наконец, нет убедительных доказательств роста успешности решения тестов у людей, чаще использующих визуальные средства массовой информации, Исследования экспертов по видеоиграм и неспециалистов не выявили различий между этими группами в выполнении заданий на прогрессивных матрицах Равена (Boot, Kramer, Simons, Fabiani, & Gratton, 2008). Тем не менее, на основании имеющихся данных невозможно полностью исключить потенциальные последствия случайного воздействия современных технологий как первопричины повышения коэффициента умственного развития.

Размер семьи

Уменьшение размера семьи связано с повышением эффективности решения когнитивных задач, по крайней мере, в западных странах (Zajonc & Mullally, 1997). На основе примерных расчетов для американского штата Айова был сделан вывод, что увеличение IQ примерно на 1,4 балла за десятилетие можно объяснить уменьшением размера семьи. Хотя так обьяснима лишь часть приростов IQ за данный период времени, по мнению данных авторов, помимо эффекта порядка рождения дополнительный вклад в рост IQ вносит коллективное потенцирование. Тем не менее, размер семьи не был однозначно связан с успешностью выполнения когнитивных задач (Wichman, Rodgers, & MacCallum, 2006).

Авторам удалось напрямую оценить влияние размера семьи на изменения IQ, включив в регрессионную модель средние национальные коэффициенты рождаемости в качестве предиктора изменения IQ с 1960 по 2012 год. Вопреки ожиданиям, уровень рождаемости сильно и положительно связан с приростами полного и флюидного IQ: большие темпы роста фиксируются при больших средних коэффициентов рождаемости. Выявленную значимую положительную связь нужно интерпретировать с осторожностью: коэффициент рождаемости весьма косвенный показатель размера семьи, а данные имеются лишь с 1960 г. Однако данный результат делает маловероятным объяснение роста IQ меньшим размером семей.

Изменение поведения при тестировании

Поскольку многие психометрические тесты сегодня используют формат ответа с множественным выбором, было высказано предположение, что изменение поведения при ответе (главным образом, угадывание) здесь может вести к изменениям результатов теста (Brand, 1987a, 1987b, 1996; Brand, 1987a, 1987b, 1996; Freshwater, & Dockrell, 1989). Правда, ранее утверждалось, что сами по себе эффекты угадывания весьма ограниченно объясняют приросты IQ (Flynn, 1990; ответ см. в Brand, 1990). Наибольший прирост обычно давал флюидный IQ, как предполагается, в значительной степени независимый от образования испытуемых, но не кристаллизованный, где образование намного важнее.

Поскольку ответ с множественным выбором более распространен в тестах флюидного интеллекта, утверждалось, что более низкие уровни осторожности, добросовестности и консерватизма в социальных установках, а также более высокие уровни экстраверсии в западных странах (см. доказательства роста экстраверсии в: Twenge, 2001), может объяснять происходящее (Brand, 1990). Иными словами, большая рискованность поведения, ведущая к более частому угадыванию вариантов, может отвечать за более высокие результаты тестирования. Изменения в поведении при сдаче тестов недавно исследовали напрямую, получив убедительные доказательства влияний угадывания на прирост флюидного IQ (Must & Must, 2013) и кристаллизованного IQ (Pietschnig et al., 2013).

Отметим: угадывание связано с выигрышем в психометрическом g («общий интеллект»), ибо чаще всего встречается на сложных заданиях (с большим вкладом в «фактор g»). Если угадывание учтено, эффект Флинна делается независим от g (Woodley, Te Nijenhuis, Must, & Must, 2014). Следовательно, большая готовность угадывать потенциально способствует приросту IQ, но лишь ограниченно, хотя наибольший прирост здесь действительно будет у флюидного IQ. Напротив, независимость прироста IQ от психометрического g заставляет отвергнуть данное объяснение. Это не должно удивлять: рост IQ шёл и в первые десятилетия 1900-х гг., задолго до появления и массового использования большинства ускоренных групповых тестов, вроде прогрессивных матриц Равена (Raven, 1938), чувствительных к изменениям в поведении при сдаче теста. Также нельзя ожидать бесконечного роста IQ на основе угадывания, рано или поздно итоге достигается: нынешнее торможение роста IQ может быть проявлением этого насыщения (см. также Williams, 2013).

Наконец, значительный прирост кристаллизованного IQ трудно объясним только ростом готовности угадывать: большинство его измерений — тесты, основанные на знаниях, иони оставляют мало места для предположений.

Биологические факторы: гибридная сила

Положительная связь между средней аллельной гетерозиготностью в пределах популяции и выполнением когнитивных задач была продемонстрирована в нескольких исследованиях и в настоящее время, по-видимому, широко признана (Jensen, 1998, стр. 189–197). Гибридная сила возникает при скрещивании особей из генетически разнородных субпопуляций, что увеличивает аллельную гетерозиготность и уменьшает гомозиготность. Это ведёт к объяснению Отсюда идёт прироста IQ современным увеличением мобильности людей и последующим уменьшением числа кровнородственных и эндогамных браков в соответствующих группах [данное объяснение также делает рост IQ следствием урбанизации (хотя и не только оно), ибо последняя всегда и везде увеличивает радиус брачной миграции, способствуя прогрессирующему аутбридингу] (Mingroni, 2004, 2007). Моделирование влияний гибридной силы на наблюдаемые частоты аллелей в изолированных деревнях индейских племен в Бразилии (Mingroni, 2004) и в деревнях долины Парма в Италии (Mingroni, 2007) показало, что даже небольшое усиление тенденции к более случайному, (т. е. внегрупповому) спариванию сильно уменьшит аллельную гомозиготность.

При всём правдоподобии данного объяснения эффекта Флинна, его применимость при рассмотрении силы и темпов прироста IQ весьма ограничена. Даже в оптимальных условиях (т. е. при максимальном аутбридинге) оно отвечает только за часть наблюдаемого прироста IQ, потому что эффекты гибридной силы не будут ни достаточно быстрыми, ни достаточно сильными, чтобы объяснить приросты в размере до более чем 3 баллов IQ за 50 лет (Woodley, 2011, 2012b). Принимая во внимание величину фактически наблюдаемого глобального прироста IQ (30 баллов за последнее столетие), гибридная сила, по-видимому, играет лишь незначительную роль в объяснении эффекта Флинна. Напротив, недавно высказано предположение, что дисгенные эффекты (т. е. неблагоприятные генетические последствия более интенсивного размножения особей с низкими способностями сравнительно с высокими) вполне могут отвечать за обращение вспять эффекта Флинна в Финляндии (Dutton & Lynn, 2013), а также более медленное реагирование на более простые задачи в тестах, сохраняющееся у населения в целом в ряде стран на протяжении более 100 лет (Woodley, Te Nijenhuis, Must, и должен, 2014).

Смешанные факторы: уровень свинца в крови

Пагубное влияние свинцового загрязнения на когнитивные способности установлено надёжно и точно. Дети особо чувствительны к нему: даже незначительное повышение уровня свинца в крови ухудшает развитие нервной системы (например, Steen, 2009). Прогресс индустриализации сильно повысил содержание свинца в среде обитания у населения промышленно развитых по сравнению с доиндустриальными обществами (Koller, Brown, Surgeon, & Levy, 2004) (последствия отравления свинцовой краской у детей впервые были выявлены в 1980-х годах), что свидетельствует о повышении в 100–1000 раз содержания свинца в крови. Более того, рост IQ в Соединенных Штатах был связан с запретом свинцовых красок и поэтапным отказом от этилированного бензина в 1970-х годах (Kaufman et al., 2014; Nevin, 2000).

Данное объяснение согласуется с большим приростом флюидного IQ и снижением приростов IQ: можно ожидать, что позитивный эффект от снижения содержания свинца рано или поздно будет исчерпан. Однако оно не объясняет больший прирост IQ взрослых, чем детей его объяснительный потенциал ограничен событиями после 1970-х годов, когда большинство стран начали ограничивать использование свинцовых красок и этилированного бензина (Lovei, 1998). На самом деле усиление воздействия свинца, предшествовавшее усилиям по борьбе с данным загрязнителем в США и других странах (Nevin, 2000), могло быть причиной более слабого прироста IQ, чем в среде с меньшим воздействием свинца. Возможно, прирост IQ на 4–5 баллов с 1970-х годов в США, приписанный ограничениям свинца (Kaufman et al., 2014), может, в свою очередь, рассматриваться как признак снижения потенциального прироста IQ до введения этих мер. Необходимо признать значительные различия в воздействие свинца на население разных стран, что затрудняет решение вопроса, насколько сравнимых были влияния его запрета на IQ. Прямая оценка последних была невозможна из-за отсутствия данных об уровне свинца в крови для ряда включенных стран или их существенной неполноты. Однако часть прироста IQ в последние годы объяснима борьбой с данным загрязнителем.

Смешанные факторы: геномный импринтинг

В отношении прироста IQ утверждалось, что визуально стимулирующая среда может привести к изменениям спермы отца, что, в свою очередь, приведет к увеличению когнитивных способностей потомства (Storfer, 1999). Хотя геномный импринтинг в принципе мог бы объяснить прирост IQ, эту гипотезу по-прежнему трудно проверить (Mingroni, 2007).

Смешанные факторы: питание

Увеличение среднего роста в развитых странах обычно связывают с лучшим питанием. Оно все еще продолжается, хотя и замедлилось в конце ХХ века (например, Cole, 2003). Лучшее питание также связано и с другими биологическими характеристиками, вроде окружности головы (Lucas, Morley, & Cole, 1998), в свою очередь, грубо коррелирующей с результатами теста IQ (Rushton, 1997). Хотя недавние метааналитические результаты корреляций между объемом мозга, оцененным с помощью современных методов визуализации мозга, и выполнением задач IQ предполагают, что ранее рассчитанные эффекты, скорее всего, были преувеличены, связь с такими физическими особенностями кажется надежной (Pietschnig, Zeiler, & Voracek, 2011).

Также во многих странах показана связь плохого питания с низкими результатами тестов IQ (например, Hunt, 2011, стр. 260). Улучшение питания также может правдоподобно объяснить большее увеличение флюидного IQ по сравнению с кристаллизованным: негативное влияние недоедания на выполнение задач, определяющих первую оценку, сильней, чем вторую (Lynn, 2009b).

Увеличение результатов теста IQ и улучшение питания населения по динамике в прошлые десятилетия в целом совпадали, лучшее когнитивное развитие вследствие улучшения дородового и послеродового питания предложено как вероятная причина эффекта Флинна (Lynn, 1989, 1990, 2009b; но см. Flynn, 2012, стр. 40–52). Траектории изменений IQ в данных авторов согласуются с этой теорией. Снижение прироста в последние десятилетия вполне может быть связано с достижением «потолка» этих эффекты (по крайней мере, в развитых странах), хотя, скорее всего, для части населения ещё есть, куда питание улучшать [и в США она довольно большая].

От общего улучшения питания больше выиграют недоедающие группы населения каждой страны [т.е. более бедные и сильней угнетенные] (Nisbett et al., 2012). Поэтому ожидаемо сужение распределения результатов теста IQ в данных странах: авторы его не исследовали напрямую, недавние результаты показывают снижение вариабельности результатов тестов IQ среди населения в целом в нескольких странах (см. раздел «Изменчивость IQ» ниже). И наоборот, необходимо признать, что не всё население конкретной страны питается одинаково. Качество питания связано с социально-экономическим статусом (СЭС; например, Kant & Graubard, 2006): чем он ниже, а люди беднее, тем выше риск недоедания и оно хуже по качеству. Отсюда следует позитивное влияние программ продовольственной помощи на улучшение результатов тестов IQ в этих группах.

Однако при единственности этой причины следовало бы ожидать более или менее одинакового прироста IQ в любом возрасте, начиная с младенчества (Lynn, 2013). Этого не наблюдается: если улучшения сдачи тестов детьми ещё можно так объяснить, то более выраженный эффект Флинна у взрослых в сравнении с детьми и подростками — нет. Он предполагает действие дополнительных причин, проявляющихся лишь в более старшем возрасте.

Стресс, связанный с патогенами

Развитие мозга энергозатратно: требует до 87% метаболических затрат у новорожденных и 34% у детей 10 лет (см. Holliday, 1986). Их недоступность может нарушить развитие мозга и негативно влиять на когнитивные способности. Борьба с патогенами также энергозатратна, т.е. конкурирует за ресурсы с когнитивным развитием, особенно в раннем возрасте. Поэтому уменьшение патогенной нагрузки должен улучшить когнитивное развитие: так, средний национальный IQ отрицательно связан с распространенностью инфекционных заболеваний во всем мире (Eppig, Fincher, & Thornhill, 2010). Условия окружающей среды в прошлые десятилетия, несомненно, улучшились как в развитых, так и в развивающихся странах: рост доступности медицины, санитарно-гигиенический прогресс снизили распространение инфекционных заболеваний и других патогенов, обеспечив лучшие условия развития головного мозга. Это считается объяснением эффекта Флинна: современная медицинская помощь и здравоохранение в развитых странах направляют на когнитивное развитие ресурсы, в прошлом используемые для сдерживания патогенного стресса.

Как при воздействии лучшего питания, уменьшение стресса от патогенов хорошо объясняет больший прирост флюидного, чем кристаллизованного IQ, и должно сильней проявиться в младенчестве. Также плохо с ним согласуется больший прирост IQ взрослых, чем детей и подростков: здесь видно наличие других действующих причин. Правда, в контексте данной работы трудно разделить м не менее, влияние питания и патогенного стресса по-прежнему трудно разделить в контексте настоящего исследования.

Вариабельность IQ

В большинстве предложенных объяснений эффекта Флинна (неявно) предполагалось, что увеличение IQ происходит из-за сдвига в общем распределении способностей в соответствующих популяциях. Однако, систематические сдвиги отдельных частей распределения также могут привести к среднему изменению распределения способностей либо за счет увеличения, либо за счет уменьшения дисперсии (Rodgers, 1999; Rowe & Rodgers, 2002). Имеются некоторые данные о снижении вариабельности выполнения задач IQ и сужении распределения IQ в нескольких странах, хотя его обнаруживали не везде (например, Dickens & Flynn, 2002; Pietschnig et al., 2010). Снижение вариабельности IQ могло сыграть свою роль в некоторых, но не во всех странах (общий обзор см. в Flynn, 2012, стр. 41–42). Однако многие из недавних исследований прямо показывали долговременное снижение изменчивости IQ с течением времени в Австрии, Дании, Норвегии, Испании и США (Colom et al., 2005; Pietschnig et al., 2013; Rindermann & Томпсон, 2013 г.; Сандет, Барлауг и Торьюссен, 2004 г .; Тисдейл и Оуэн, 2005).

Сдвиг вверх нижней части распределения IQ в популяции правдоподобно объяснимо улучшением питания (Colom et al., 2005; Nisbett et al., 2012). Более того, оздоровление среды обитания или образовательные реформы, специально направленные на обездоленные группы, могут дополнительно изменчивость (Rindermann & Thompson, 2013). Здесь пониженная изменчивость IQ сама по себе — следствие других действующих механизмов, а не как независимая, подлинная причина. Хотя прямых тестов на снижение изменчивости IQ не проводилось, результаты показывают, что питание и образование как минимум могут играть здесь важную роль и, сообразно цитированным исследованиям, могли привести к снижению вариабельности IQ.

Социальный мультипликатор

В первоначальной публикации об одноименном эффекте Флинн (1984) усомнился в значимости наблюдаемого прироста IQ, сочтя, что он слишком велик для отражения действительного роста IQ: мол, вероятно он артефакт выборки или следствие сложности теста. Далее он пересмотрел это мнение, связав рост IQ с фактическим усилением конкретных аспектов способности решать абстрактные задачи, но не с интеллектом как таковым (Flynn, 1994). В конце концов, Диккенс и Флинн (2001) дополнили это объяснение роста IQ концепцией социальных мультипликаторов — потенциального механизма, достаточно мощного [и, главное, самоусиливающегося] для объяснения устойчивости роста результатов тестов. Мультипликатор рождается из положительной обратной связи между улучшением условий жизни и/или образования и успехом умственной деятельности: даже незначительные преимущества в первых увеличивают второе, что ещё больше увеличивает благоприятность условий жизни и обучения, что ещё на немного улучшит умственную деятельность и т.д.

Данное объяснение отличается от всех прочих оставлением места для генетических факторов. Небольшие преимущества в частных способностях обычно (хотя и не всегда) обнаруживаются в более благоприятной среде (т. е. пассивных, реактивных и активных корреляциях ген-среда) [или поздней проявляются там]. Данные факторы благоприятности далее действуют как мультипликаторы этих способностей, увеличивая производительность умственных действий: в свою очередь, это меняет условия существования и/или обучения в сторону ещё большей благоприятности.

Работой такого мультипликатора даже небольшие начальные преимущества в среде обитания значительно улучшают умственную деятельность за относительно короткий период (Dickens & Flynn, 2001), в том числе ведут к общему повышению когнитивных способностей населения в целом из-за большего общественного внимания к выполнению когнитивных задач и последующего воздействия на человека когнитивно-стимулирующей среды, развивающейся как следствие этого внимания. Данные мультипликаторы суть механизмы, позволяющие благотворному социальному влиянию устойчиво увеличивать результаты тестов IQ, независимо от своей природы. Улучшатся определенные частные способности или нет, зависит от общественного внимания к каждой из них.

Ряд авторов сомневается, подходят ли данные контуры обратной связи для объяснения прироста IQ из-за кажущихся противоречивыми данных (Rushton & Jensen, 2005); из-за конкурирующих объяснений гибридной силой (Mingroni, 2007) или изменением в дисперсии IQ населения (Rowe & Rodgers, 2002). Другие сомневались в этой модели из-за предположения, взаимодействие работы убивающего ума со средой развития недостаточно сильно, чтобы детерминировано столь значительный прирост IQ за столь короткое время (Loehlin, 2002). Эти критические замечания Диккенс и Флинн внимательно рассмотрели и отреагировали на них на концептуальном уровне (Dickens, 2009; Dickens & Flynn, 2002), хотя итоговая теория до сих пор не проверена напрямую (Nisbett et al., 2012).

Данные произведённого метаанализа из хорошо согласуются с теорией социального мультипликатора, в особенности прирост IQ, не зависящий от психометрического g, и больший прирост флюидного IQ. Конечно, как и предшествующие эмпирические исследования, этот метаанализ не может проверить модель социального мультипликатора напрямую. Скорее всего, она объясняет часть, но не все зафиксированные эффекты, и все ещё нуждается в проверке напрямую.

Изменения жизненной стратегии индивидов (быстрый vs медленный темп жизни)

Как в объяснении изменчивости IQ, в теории выбора определённого темпа жизни как од6ого из аспектов жизненной стратегии особей в популяциях не ищется каких-либо новых объяснений эффекта Флинна, ее используют скорее для интеграции несколько объяснений, каждое из которых верно отчасти, в более широкий концепт, сильнее нагруженный теоретически. Из общих соображений, большая vs меньшая развитость когнитивной деятельности — одно из следствий «замедления» vs «ускорения» темпа жизни особей, (Woodley, 2012a). «Медленней» живущих людей отличает меньшее число сексуальных партнеров в течение жизни, у них меньше потомства и позже отцовство сравнительно с людьми с быстрым темпом жизни.

Различные условия окружающей среды могут как «замедлить» темп жизни, так и «ускорить» его (экстремальные среды с высоким патогенным стрессом и неблагоприятными условиями существования, особенно нехватка пищи). «Быстрая» жизнь лучше приспосабливает индивидов к средовому стрессу, оставляя уязвимыми перед стрессом социальным, созданным конкуренцией между ними, «медленная» наоборот. Поэтому «замедление» жизни — следствие уменьшения предполагаемой угрозы смертности, что, в свою очередь, перераспределяет ресурсы в пользу более долгого созревания и лучших когнитивных способностей. Этот механизм недавно был теоретически связан с эпигенетическими факторами, предполагалось, что увеличение когнитивных способностей может быть вызвано оптимизацией генома при «замедлении» жизненного цикла (Greiffenstein, 2011).

Другими словами, при меньшем патогенном стрессе и лучшем питании адаптивно «замедление» жизни, что позволяет появиться дифференцированным когнитивным способностям. В свою очередь, в эту же сторону действуют повышение качества образования и длительности обучения (Woodley, 2012a; Woodley Figueredo, Brown, & Ross, 2013; Woodley & Madison, 2013). Сочетание лучшего образования, меньшего размера семьи, лучшего питания и меньшего стресса от патогенов может объяснить прирост результатов теста IQ. Соответственно, в (развитых) странах, демонстрирующих замедление скорости жизненного цикла, можно ждать такого прироста, но не в странах, показывающих «ускорение» жизни (Woodley, 2012a). Эта теория объясняет различный прироста разных компонентов IQ: большие темпы роста флюидного IQ по сравнению с кристаллизованным о IQ в рамках этого объяснения выражает более индивидуальные инвестиции в развитие частных способностей в условиях «замедления» жизни, что также снижает влияние g с течением времени и способствует дифференциации этих способностей (Woodley, 2012a; Woodley & Madison, 2013). В рамках этой модели эффект Флинна, как он выглядит в настоящем метаанализе, видимо, не относится к g: действительно, наблюдаемые эффекты типа теста *** предполагают отрицательную связью приростов IQ и g-фактором.

Прогнозы основанные на темпе жизни, видимо, хорошо согласуются с видимым разнообразием прироста IQ в данных мета-анализа. Это хорошее объяснение неустойчивого характера изменений IQ в данных, поскольку не гарантирует единообразия изменений в разных странах или их силы во времени. Различные причины, влияющие на темп жизни, могут присутствовать или отсутствовать в отдельных странах, однако все равно дают общий прирост IQ за счет компенсации присутствием других факторов. Другими словами, не обязательно должны присутствовать все связанные причины, чтобы замедлить скорость истории жизни и, следовательно, привести к выигрышу; скорее, причины могут действовать по одной.

Ограничения работы

Авторы старались включали в анализ только исследования, где считали минимальными непонятности и неэквивалентности содержания, способные исказить понимание (см. Приложение). Однако также важно отметить, что все факторы, оставшиеся нерассмотренными, на деле затруднили бы обнаружение прироста IQ. Это показывает устойчивость наблюдаемого эффекта Флинна.

Во-вторых, использовали линейные модели регрессий с фиксированными, а не случайными эффектами. Второе требует оценить дисперсию их величины, что недоступно для большинства единиц данных, включенных в метаанализ. Модели с фиксированным эффектом считали более целесообразным и из-за меньшего числа предположений при данном подходе.

В третьих, хотя в большей части исследований оценивали полный IQ, в анализ включали работы с оценками только флюидного, кристаллизованного IQ или оценками IQ из тестов развития.

Наконец, явно видно отсутствие данных об эффекте Флинна у пожилых: подавляющее большинство выборок (90%) — люди среднего возраста (38 лет) или младше. В контексте постарения населения развитых стран (например, Staff, Hogan, & Whalley, 2014), будущие исследования эффекта Флинна нужно сосредоточить на старших возрастах.

Заключение

Данная работа ясно демонстрирует устойчивый рост IQ (примерно на 3 балла/10 лет), но сильно неравномерный по десятилетиям, странам и/или группам населения. Авторы оценили возможные вклады разных механизмов в наблюдаемый эффект Флинна (обзор см. в табл. 2). Хотя он продемонстрирован для всех составляющих IQ, флюидный растёт быстрей кристаллизованного (или пространственного, или полного) IQ. Больший прирост флюидного IQ может быть связан с социальными мультипликаторами: требования современной жизни, составляющие их основу, возможно больше зависят от способностей, связанных с флюидным интеллектом (Dickens & Flynn, 2001). Повышенние угадывания, скорее всего, может дополнять объяснения различий в этих приростах. Поскольку форматы ответов с множественным выбором более распространены при оценивании флюидного, а не кристаллизованного IQ (например, Brand, 1989), ожидается больший вклад угадывания эффектов для первого, но не второго.

Другое возможное объяснение больших темпов роста флюидного IQ — разработка и применение более сложных наборов когнитивных правил для задач IQ. Большинство заданий для оценки флюидного IQ решаемо применением ограниченного набора основных умственных операций («техники применения ума»), улучшение когнитивных способностей, поддерживающих разработку и применение таких правила (т. е. рабочей памяти и имплицитного обучения), значимо усиливают флюидный IQ, но не кристаллизованного (Armstrong & Woodley, 2014). Напротив, оценки кристаллизованного IQ в общем случае не зависят от этих эффектов, поскольку требуют проявить знания, а не сообразительность. Более частое, а тем более постоянное тестирование людей, вырастающих в современной среде, где требуется применять вышеназванные техники, может улучшить способность людей распознавать этих техники в мыслях и решениях друг друга, и формулировать их в явном виде, чтобы, учась этому друг у друга, потенцирование умственное развитие всех. Более того, улучшения конкретных компонентов когнитивных способностей не должны зависеть от психометрических показателей g. Все это соответствует имеющимся данным.

Наличные данные заставляют считать весьма вероятным, что прирост разных компонентов IQ (т.е. прогресс разных частных способностей) вызван разными причинами. Рост кристаллизованного IQ связан преимущественно с ростом ВВП; как ни удивительно, флюидный IQ растет сильнее у взрослых, чем у детей. Первое поддерживает идею про образовательные, пищевые и санитарные причины прироста: ими же обьяснимо снижение вариабельности IQ про мере его роста (Colom et al., 2005; Pietschnig et al., 2013; Rodgers, 1999; Rowe & Rodgers, 2002). Отсюда последнее может быть следствием тех же причин, хотя данная связь не оценивалось напрямую. Меньший прирост во время общественных бедствий (особенно ВМВ) и больший прирост у взрослых, чем у детей и подростков, подтверждают решающую роль питания (Lynn, 1989, 2009b) или образования (Shkolier, 1998); ещё одна важная действующая причина — уменьшение патогенного стресса (Eppig et al., 2010). Все 3 причины вместе с размером семьи интегрировались в модель изменения скорости жизни (Woodley, 2012a) и хорошо объясняют и более сильные приросты IQ, и их нелинейность.

Важно, что рождаемость не является отрицательным предиктором прироста IQ; не выявили и ожидаемого торможения эффекта Флинна после десятилетий больших рождений (например, после лет бэби-бума): всё это доводы против модной страшилки «глобального поглупения». Однако уменьшение размера семьи, не влияя на эффект Флинна напрямую, возможно влияет косвенно, через общее «торможение жизни».

В последние годы отмечено торможение роста IQ во всех областях тестов интеллекта. Авторы предполагают, что предвестье окончания эффекта Флинна, как это показывалось для скандинавских стран (Dutton & Lynn, 2013; Teasdale & Owen, 2005), и обсуждают возможные причины этого. С одной стороны, это может быть просто следствие окончания действия трёх вышеназванных благоприятных факторов; да и прогресс частных способностей мог достичь потолка, когда дальнейшая дифференциация и усиление сделались невозможны из-за «замедления жизни», предельного для нашего вида (Woodley, 2012a). Сходным образом вероятно исчерпанности других влияний, увеличивающих IQ, вроде поведения при тестировании или свинцового загрязнения. С другой, замедление прироста может быть вызвано негативными факторами, понижающими IQ и способными в конечном итоге обратить эффект Флинна вспять. [Биологизаторы предлагают настойчиво] «дисгенические тенденции в современных популяциях (Lynn, 2011)», при всей маловероятности этого в условиях улучшения жизни. Или, что вероятней, действуют негативные культурные усилители (т. ; Мейзенберг, 2003). Наконец, снижение и, в конечном счете, обращение вспять прироста IQ может быть результатом того, что увеличение конкретных когнитивных способностей не сможет в дальнейшем компенсировать снижение психометрического g [Если считать его онтологической реальностью, а не статистическим артефактом: второе куда обоснованней. Прим.публ.]. Это мнение получило поддержку в предыдущем отчете, показывающем, что снижение психометрического g связано со снижением IQ (Woodley & Meisenberg, 2013), и это согласуется с нашими выводами об отрицательной связи между приростом IQ и g-ness тестов.

Хотя торможение прироста IQ не должно беспокоить нас напрямую, его прекращение может быть значимо в реальном мире. Показана [Правда, авторами, известными недобросовестностью] позитивная связь средних национальных IQ с процветанием экономики, технологическим прогрессом и темпом научных инноваций (Lynn & Vanhanen, 2002; Rindermann, 2008; Woodley, 2012b). Снижение IQ потенциально может вызвать регресс в названных областях [Это навряд ли. Именно данные этого и последующего метаанализов показывают, что причинность, стоящая за данной зависимостью, противоположно направлена. Сперва страна прогрессирует — научно, экономически, технологически, причины чего лежат полностью в социально-политической сфере, и только потом возрастает IQ населения, необходимые условия для которого созданы улучшением жизни и ростом благополучия жителей, не всех сразу одновременно, но в соответствии с классовым разделением и степенью угнетённости разных групп и слоёв. Прим. публ.].

Ещё предстоит количественно определить, как сильно каждый из обсуждаемых механизмов детерминировал большую или меньшую скорость роста IQ. В будущих исследованиях, посвященных этой важной теме, целесообразно сосредоточиться на более детальной оценке правдоподобия и строгом установлении объяснительной силы конкретных теорий, предложенных для эффекта Флинна [определяя как численно величину влияния данного фактора на отклик, так и демаркируя границы применимости каждого из частных объяснений].

Практическое применение

Сразу отметим, что IQ не синоним интеллекта в обыденном смысле этого слова («действующий ум, легко «щёлкающий» задачи абстрактно-теоретического или житейски-бытового характера»). Возможно, интеллектуальное поведение [реализующее данное «щёлканье»] — нечто большее, чем результаты тестирования по какому-либо компоненту IQ или по IQ в целом. [Современные] представления об интеллекте различаются никак не меньше, чем результаты тестирования разными тестами или субтестами. Тем не менее обычно мы ждём больших (лучших, более сильных) умственных способностей у людей с большим числом баллов IQ,[ хотя данные ожидания даже для школьных оценок оправдываются лишь в 25% случаев].

Действительно, трудно утверждать, что прирост IQ примерно на 30 баллов за последнее столетие означает, что средний человек 1900-х г.р. действительно обладал скорректированным IQ в 70 баллов, т.е. по нынешней классификации был инвалидом в плане умственных способностей [тем более что культурно-независимых тестов IQ не бывает, и люди того времени с IQ 100 не хуже соответствовали тогдашним ожиданиям в отношении нормы умственной деятельности, чем нынешние с теми же цифрами]. Столь же маловероятен сегодня IQ средних людей в 130 баллов, означающий, что интеллектуально одарённых >50%. Хотя ролью угадывания в прироста IQ можно смело пренебрегать, остается вопрос, действительно ли эффект Флинна отражает интеллектуальный прогресс соответствующих групп населения, если да, то насколько.

Большинство подтвердившихся объяснений эффекта Флинна, связаны с разными факторами среды (изменения скорости жизни, социальные мультипликаторы etc.), не с «биологическим совершенствованием населения», что бы это не значило. Авторы полагают, что в этом случае эффект Флинна не отражает «действительного» умственных способностей среднего человека, но лишь облегчение их развития в современной среде, в более благоприятных условиях, чем 100 лет назад. [Так было бы при справедливости точки зрения на развитие ребенка, в том числе умственное, представленной Пиаже: он считал этот процесс эндогенным созреванием, среда может ускорить или замедлить его, но не качественно изменить. Однако он проиграл знаменитый спор Л.С. Выготскому, ясно обосновавшиеся, что всякое усложнение или обогащение среды умственного развития — как социальной, так и разнообразия вещей и практик, в которые вовлекают ребёнка значимые другие — ведёт через интериоризацию этих взаимодействий к ускоренному развитию и/или усилению умственных способностей в самом буквальном смысле, возможности решать самому ранее недоступные задачи (или решившиеся ранее лишь вместе с другими. Прим. публ.].

Другими словами, корректировка показателей IQ, полученных с разницей в сто лет, наверняка не будет отражать просто различия в когнитивных функциях двух людей. Человек с IQ в 100 баллов в начале 1900-х годов мог иметь совершенно иные способности, чем человек с «эквивалентным» IQ в 70 баллов в наши дни (см. Schooler, 1998).

Методические замечания

Исследования включали в анализ при соответствии четырем критериям: 1) если успеваемость оценили стандартизированными психометрическими тестами или тестами умственного возраста. Исключены данные о школьной успеваемости, так как влияние на них эффекта Флинна, видимо, будет замаскировано из-за только недавнего увеличения числа лиц, получающих эти оценки для поступления в колледж, а демография выборки таких лиц сильно менялась; 2) не предполагали прироста IQ заранее, на делали на него поправки, а оценивали изменения IQ между поколениями непосредственно по первичным данным (например, см. Lynn & Hampson, 1986, стр. 30–31); 3) если там достаточно данных для расчета ежегодных изменений результатов теста IQ (есть описательная статистика или приведены изменения результатов и размеры выборки); 4) Если полученный результат независим от результатов, полученных в других включенных исследованиях. В случае зависимости данных предпочитали включать в анализ выборки с самым длинным временным интервалом и наибольшие по размеру. Окончательная выборка для анализа включала 219 исследований, отвечающих критериям 1)–4), из которых получили 271 независимую выборкв, включавшую 3 987 892 участника и охватившую 105 лет (1909–2013 гг.).

В релевантных первичных исследованиях эффекта Флинна были использованы несколько совершенно разных подходов к оценке изменений IQ в череде поколений, вводимые в основном к следующим 5 вариантам:

1) Различия величины IQ двух независимых выборок со схожими демографическими характеристиками (двухволновая оценка), интерпретируемые как изменение IQ за время между выборками. Особое внимание уделили включению в анализ лишь исследований со сравнимым возрастом испытуемых. Это важный момент, обеспечивающий несмешение разницы в результатах тестирований между выборками с возрастными эффектами.

Нередко такие работы проводили на выборках призывников; во многих случаях это дает доступ к данным почти всех возрастных когорт юношей в странах с обязательной службой в армии, что уменьшает риски необъективности отбора (например, Girod & Allaume, 1976). Когда были предоставлены тестовые оценки более чем одной контрольной выборки в одном и том же тесте, баллы самой последней из представленных выборок использовались для расчета различий, чтобы получить изменения за самый длинный доступный период времени в исследовании (например, Flynn, 1998).

Во-вторых, в перекрестных исследованиях первоначальная и пересмотренная (повторно стандартизированная) версия одного и того же теста проводится среди одной и той же группы респондентов. Разница между баллами по пересмотренному и исходному тестам отражает изменения его результатов между моментами того и другого. Такого рода исследования обычно проводились либо для явной оценки эффекта Флинна (например, Pietschnig, Voracek, & Formann, 2011), либо для проверки достоверности рестандартизированной меры (например, Wechsler, 1981).

В большинстве этих случаев соответствующие испытуемые формы применялись в уравновешенном дизайне, таким образом контролируя эффекты повторного тестирования. Следует отметить, что в нескольких исследованиях такое уравновешивание не проводилось; скорее, по разным причинам исходный тест всегда проводился первым. Однако подобные исследования также включали в анализ, поскольку временные интервалы между проведением тестов обычно бывали большими (средневзвешенный временной интервал между двумя тестовыми введениями = 2,9 года). Это минимизировало риск эффектов повторного тестирования.

Еще одним важным аспектом применения пересмотренных мер является изменение самих тестовых заданий. Элементы, сочтённые устаревшими, удаляются, вместо них место вводятся новые, от замены отдельных пунктов шкалы до новой субшкалы совершенно иной конструкции. Поэтому большое внимание уделили включению только исследований с сопоставимостью исходных и пересмотренных тестов (т. е. с удовлетворительной эквивалентностью их содержания).

В-третьих, авторы оценили темп изменений IQ за год с помощью кросс-временных мета-регрессий на основе исследований, по отдельности сообщивших о средних IQ и размерах выборки за несколько лет. Здесь год сбора данных — предиктор зависимой переменной отклика (это средний IQ выборки), а точки данных взвешены по размеру выборки для учета точности исследования (больший вес придан данным, полученным на больших выборках). Тогда угол наклона регрессии можно интерпретировать как среднее изменение IQ за год в течение исследуемого периода (например, Pietschnig et al., 2010). Взвешенная мета-регрессия использовалась в двух исследованиях (Pilliner, Sutherland & Taylor, 1960; Teasdale & Owen, 2005), невзвешенная метарегрессия еще в трех случаях (Dutton & Lynn, 2013; Macnamara, 1964; Schubert & Berlach, 1982). Такой подход позволял проводить оценку изменений по большему числу лиц, чем при двухволновых оценках, и, соответственно, более точенъ.

В-четвертых, в ряде исследований сравнивались результаты испытаний образцов с характеристиками, аналогичными эталонной выборке определенной меры, с показателями этой стандартизационной выборки (например, Liu & Lynn, 2013). Следовательно, разница интерпретируется как изменение производительности между стандартизацией теста и сбором данных для соответствующего исследования.

В-пятых, в двух исследованиях результаты выборки молодых участников сравнивались с результатами выборки более старших участников по тому же показателю, проведенному в том же году (Finkel, Reynolds, McArdle, & Pedersen, 2007; Meisenberg, Lawless, Ламберт и Ньютон, 2005).

Различия между двумя когортами можно интерпретировать как среднее изменение показателей между двумя когортами, используя средний год рождения когорт в качестве точек начала и окончания изменений.

Источник Perspectives on psychological science. 2015. V.10. №3. Р.282-306.

Примечания