2. Важность малых эффектов и метаанализов.Малый размер эффекта, несомненно, не имеет большого значения для единичного случая, однако становится весьма значимым для повторяющихся событий (
Funder and Ozer, 2019). Например, небольшое половое/гендерное различие порядка 1-5% в гиппокампе и миндалевидном теле имеет крайне малый эффект в единичном тесте на память. Тем не менее, поскольку эти структуры включены в обработку эмоциональной и пространственной памяти в течение всей жизни, это может привести к значимым поведенческим эффектам как в средней, так и в долгосрочной перспективе.
Более того, когда множественные малые различия объединены вместе с помощью мультивариантного анализа, компьютерные алгоритмы могут предсказать пол/гендер индивида с точностью от 60% (
Sanchis-Segura et al., 2020) до 70% (
Chekroud et al., 2016), даже если размер мозга будет исключен из расчета.
Eliot et al. (2021) справедливо отмечают потенциальные проблемы, связанные с компьютерными алгоритмами, такие как трудности с применением одного алгоритма к разным наборам данных, но необходимо отметить, что данные методы находятся еще в зачаточном состоянии (
Sanchis-Segura et al., 2020).
Метаанализ является важным инструментом для выявления малых эффектов, и
Eliot et al. (2021) процитировали те, что доступны на сегодняшний день. Если же по каким-то темам метаанализы отсутствовали,
Eliot et al. (2021) заполнили пропуски, представив в общем счете 9 таблиц с “наибольшими и наиболее цитируемыми исследованиями” (с. 668). Эти исследования были классифицированы согласно различиям по полу: значительным или незначительным. Некоторые исследования дали незначительные и/или значительные, но противоречивые эффекты как в сторону мужчин, так и в сторону женщин. Хотя это веский довод против полового диморфизма мозга, он не является доказательством того, что половые/гендерные различия отсутствуют или являются незначительными: незначительность – это не отсутствие эффекта.
Представленные же исследования ограничены выбором, учитывая то огромное количество существующих работ, которые нужно было охватить. Должным образом выполненный метаанализ, основанный на систематическом поиске источников, необходим для аппроксимации половых/гендерных различий, что позволяет сделать выводы о существовании и значимости половых различий.
Однако простого объединения данных в метаанализ также недостаточно. Ряд факторов, таких как возраст, социально-экономический статус, образование, сексуальная ориентация и идентичность, гендерные роли, половые гормоны и т.д., может влиять на половые различия в мозге.
Eliot et al. (2021) признают актуальность этих небинарных факторов, но едва ли учитывают их при обобщении результатов из источников. Например, в то время как в работе представлено огромное количество возрастных рамок в некоторых суммарных таблицах, в них отсутствует разделение по признакам до-/постпубертата или пре-/постменопаузы. Современные инструменты метаанализа позволяют проводить регрессии и учитывать условные переменные, которые необходимы для определения влияния тех факторов на половые/гендерные различия в мозге.