Öt évvel ezelőtt Neil deGrasse Tyson asztrofizikus és tudományos ismeretterjesztő egy nagyon emlékezetes és idézésre méltó tweetet tett közzé:
A Földnek virtuális országra van szüksége: #Racionalizmus, egysoros alkotmánnyal: Minden irányelvnek bizonyítékok súlyán kell alapulnia
- Neil deGrasse Tyson (@neiltyson) Június 29, 2016
Tyson ideális világa sok olyan embernek tetszett, akiket kifárasztottak az érzelmek vezérelte, reflexből fakadó politika és a politikai törzsi háborúk, amelyek a közélet minden területét, beleértve a tudományt is, elárasztották. Sok tudóstársának is tetszett, akiket objektíven gondolkodni és a természeti világról szóló megfigyeléseken alapuló hipotézisek tesztelésére képeztek ki.
Az egyetlen probléma az, hogy a bizonyítékok hatalmas súlya azt mutatja, hogy a virtuális Rationalia ország egyszerűen soha nem fog megvalósulni.
Ez azért van, mert az emberek számára a racionális gondolkodás rengeteg energiát és erőfeszítést igényel. Ennek eredményeként az idő nagy részében nem is foglalkozunk vele. Ehelyett gondolkodásunk túlnyomó többségét teljes mértékben az intuíciónk vezérli – kizárólag az ösztöneink, a zavaró racionális gondolatok nélkül.
Ezt a dichotómiát mesterien és részletesen magyarázza el a Nobel-díjas Daniel Kahneman könyvében. Gyors és lassú gondolkodás, és Jonathan Haidt remekművében a politikai megosztottságra összpontosítva Az Igaz ElmeMindkettő fantasztikus alkotás a maga nemében, és lenyűgöző magyarázatot ad arra, hogy az embereknek miért vannak különböző nézeteik, és miért olyan nehéz megváltoztatni őket.
Ami még ennél is fontosabb, ez a kognitív dichotómia mindenkire vonatkozik, még a tudósokra is. Ez meglepő lehet egyesek számára (köztük látszólag néhány tudós számára is), mivel a a média és a politikusok tudósokat ábrázoltak (legalábbis azokat, amelyekkel egyetértenek) mágikus képességgel rendelkeznek az abszolút igazság felismerésére és kimondására.
Ez távol áll a valóságtól. Gyakran mondom az embereknek, hogy a tudós és az átlagember közötti különbség az, hogy a tudós jobban tisztában van azzal, hogy mit nem tud a saját szakterületéről, míg az átlagember nem tudja, mit nem tud. Más szóval, mindenki mély tudatlanságban szenved, de a tudósok (remélhetőleg) általában jobban tisztában vannak a saját tudásuk mélységével. Alkalmanként támadhat egy ötletük arról, hogyan lehetne egy adott tudásanyagot kissé bővíteni, és néha ez az ötlet akár sikeresnek is bizonyulhat. De többnyire azzal töltik az idejüket, hogy a szakterületükre jellemző mély tudásmélységen gondolkodnak.
A tudósokat gyakran hátráltatja a saját több éves tapasztalatuk és az ennek eredményeként kialakult, potenciálisan félrevezető intuíciójuk. A könyvben VírusvadászCJ Peters és Mark Olshaker szerzők elmesélik, hogyan jegyezte meg egy korábbi CDC-igazgató, hogy „a fiatal, tapasztalatlan EIS (Járványügyi Hírszerző Szolgálat) tisztek, akiket a CDC rendszerint kiküldött rejtélyes betegségkitörések és járványok kivizsgálására, valójában némi előnnyel rendelkeztek a tapasztaltabb és tapasztaltabb idősebbekkel szemben. Bár elsőrangú képzésben részesültek, és a teljes CDC-szervezet támogatásával rendelkeztek, nem láttak eleget ahhoz, hogy előzetes véleményük legyen, ezért talán nyitottabbak voltak az új lehetőségekre, és volt energiájuk a megvalósításukra.” A szakértők a jóslatokban is pocsékul szerepelnek, és ahogy Philip Tetlock kutató és író kifejtette könyvében Szakértői politikai ítélet, nem pontosabbak az előrejelzésekben, mint egy átlagember. Minél több a világjárvány-előrejelzési modellek közelmúltbeli kudarcai csak megerősítették ezt a következtetést.
A legsikeresebb tudósok eredményeit olyan munkákra vezethetik vissza, amelyek karrierjük elejénEz nemcsak azért történik, mert a tudósok nagyobb állásbiztonságot kapnak, hanem azért is, mert akadályozzák őket a saját tapasztalataik és elfogultságaik. Amikor a 90-es évek végén laboránsként dolgoztam, emlékszem, hogy egy immunológustól kértem tanácsot egy tervezett kísérlettel kapcsolatban. Végül egy csomó indokot adott nekem, hogy miért nincs jó módja a kísérlet elvégzésének és hasznos információk megszerzésének. Meséltem egy posztdoktornak erről a találkozásról, és emlékszem, hogy azt mondta: „Ne hallgass rá. Az a fickó bármiről le tud beszélni.” A tapasztalt tudósok nagyon is tisztában vannak azzal, hogy mi nem működik, és ez kockázatvállalási hajlandóság hiányához vezethet.
A tudósok egy rendkívül versenyképes környezetben dolgoznak, ahol idejük nagy részét a kutatási finanszírozás felkutatására kell fordítaniuk, végtelen számú pályázatírással, amelyek túlnyomó többsége finanszírozatlan. Ahhoz, hogy versenyképesek maradjanak ezért a korlátozott erőforrásért, a kutatók a lehető legpozitívabb színben tüntetik fel munkájukat, és a legpozitívabb eredményeiket publikálják. Még ha a tanulmány el is tér az eredetileg tervezetttől, a kapott kézirat ritkán olvasható így. Ezek a nyomások pedig gyakran ahhoz vezetnek, hogy az adatelemzés egy hibalehetőségű spektrumba esik, a pozitív eredmények ártalmatlan hangsúlyozásától a negatív vagy ellentétes adatok figyelmen kívül hagyásán át a nyílt hamisításig. Erre részletes példákat ad Stuart Ritchie író a könyvében Sci-fi: Hogyan ássa alá a csalás, az elfogultság, a hanyagság és a felhajtás az igazság keresésétRitchie nemcsak azt magyarázza el, hogyan torzítja el a tudományt a jó szándékú tudósok elismerésért és finanszírozásért való nyomása, hanem véres részletekbe is bocsátkozik a legtermékenyebb csalók némelyikéről. Egy másik kiváló forrás, amely a tudományos hibákat és a kutatási visszaéléseket tárgyalja, a weboldal visszahúzás WatchA visszavont cikkek puszta száma, sok ugyanazon tudósok által, kiemelik a tudományos csalások dokumentálásának és fellépésének fontosságát.
A kutatási adatok jelentésével és megismételhetőségével kapcsolatos problémák évek óta ismertek. 2005-ben John Ioannidis, a Stanford professzora... a legtöbbet idézett tudósok között, az egyik legtöbbet idézett cikket publikálta (több mint 1,600), Miért hamis a legtöbb publikált kutatási eredmény?A tanulmányban Ioannidis matematikai szimulációkat használt annak bemutatására, hogy „a legtöbb tanulmányi terv és beállítás esetén nagyobb a valószínűsége annak, hogy egy kutatási állítás hamis, mint igaz. Sőt, számos jelenlegi tudományos területen az állítólagos kutatási eredmények gyakran egyszerűen az uralkodó elfogultság pontos mérőszámai lehetnek.” Ioannidis azt is felajánlotta hat következmény következtetéseiből levonva:
- Minél kisebb terjedelmű kutatásokat végeznek egy tudományos területen, annál kisebb a valószínűsége, hogy a kutatási eredmények igazak.
- Minél kisebbek a hatásméretek egy tudományos területen, annál kevésbé valószínű, hogy a kutatási eredmények igazak.
- Minél nagyobb a tesztelt kapcsolatok száma és minél kisebb a választék egy tudományos területen, annál kisebb a valószínűsége, hogy a kutatási eredmények igazak.
- Minél rugalmasabbak egy tudományos területen a kutatási eredmények, definíciók, eredmények és elemzési módok, annál kevésbé valószínű, hogy a kutatási eredmények igazak.
- Minél nagyobbak a pénzügyi és egyéb érdekek, illetve előítéletek egy tudományos területen, annál kisebb a valószínűsége, hogy a kutatási eredmények igazak.
- Minél népszerűbb egy tudományos terület (több tudományos csoporttal), annál kevésbé valószínű, hogy a kutatási eredmények igazak.
Ha alaposan megnézed a listát, az 5-ös és a 6-os számnak ki kellene ugrania és rád kellene kiabálnia. Íme egy közelebbi pillantás:
„5. következmény: Minél nagyobbak a pénzügyi és egyéb érdekek, illetve előítéletek egy tudományos területen, annál kisebb a valószínűsége, hogy a kutatási eredmények igazak.” Az összeférhetetlenség és az előítéletek fokozhatják az elfogultságot, uAz összeférhetetlenség nagyon gyakori a biomedicinális kutatásokban, és jellemzően nem megfelelően és ritkán számolnak be róluk. Az előítéleteknek nem feltétlenül vannak anyagi gyökereik. Egy adott terület tudósai előítéletesek lehetnek pusztán azért, mert hisznek egy tudományos elméletben, vagy elkötelezettek saját eredményeik iránt. (kiemelés az enyém). Sok egyébként látszólag független, egyetemi alapú vizsgálatot végezhetnek csupán azért, hogy orvosokat és kutatókat képesítsenek előléptetésre vagy kinevezésre. Az ilyen nem pénzügyi konfliktusok torzított eredményekhez és értelmezésekhez is vezethetnek. A tekintélyes kutatók a szakmai lektorálási folyamaton keresztül elnyomhatják az eredményeiket cáfoló eredmények megjelenését és terjesztését, így szakterületüket a hamis dogmák fenntartására kárhoztatva. A szakértői véleményekkel kapcsolatos empirikus bizonyítékok azt mutatják, hogy ezek rendkívül megbízhatatlanok.
„6. következmény: Minél felkapottabb egy tudományos terület (több tudományos csoporttal), annál kisebb a valószínűsége, hogy a kutatási eredmények igazak. Ez a látszólag paradox következmény abból adódik, hogy – mint fentebb említettük – a Az izolált eredmények pozitív prediktív értéke (PPV) csökken, ha sok kutatócsoport vesz részt ugyanazon a területen.Ez magyarázhatja, miért tapasztalunk időnként nagy izgalmat, majd gyorsan súlyos csalódásokat olyan területeken, amelyek széles körű figyelmet kapnak. Mivel sok csapat dolgozik ugyanazon a területen, és hatalmas kísérleti adatok keletkeznek, az időzítés kulcsfontosságú a versenytársak legyőzéséhez. Így... minden csapat prioritásként kezelheti a legimpozánsabb „pozitív” eredményeinek elérését és terjesztését... "
A tudósok, akiket meggyőződésük miatt előítéletesek, akiket a terület „heve” motivál, és így a pozitív eredményeket helyezik előtérbe, mind nyilvánvalóan a SARS-CoV-2 kutatások torzításának forrásai. Ioannidis és kollégái publikáltak a ... a publikált SARS-CoV-2 kutatások robbanásszerű növekedése, megjegyezve, hogy „210,863 19, a COVID-3.7-hez kapcsolódó tanulmány, ami a Scopusban 5,728,015. január 1. és 2020. augusztus 1. között publikált és indexelt 2021 19 2020 tudományos cikk XNUMX%-át teszi ki”. A COVID-XNUMX-cel kapcsolatos cikkek szerzői szinte minden terület szakértői voltak, beleértve a „halászatot, az ornitológiát, a rovartant vagy az építészetet”. XNUMX végére Ioannidis írt„Csak az autóiparban nem publikáltak tudósok a COVID-19-ről. 2021 elejére az autómérnököknek is volt beleszólásuk.” Mások is megjegyezték a „kovidizáció" nak,-nek kutatás, kiemelve a kutatás minőségének romlását, mivel a COVID-mánia a kutatókat a független területekről a város legforróbb és legjövedelmezőbb sportága felé terelte.
Ahogy azt két korábbi bejegyzésemben is kifejtettem, univerzális maszkolás és a a COVID gyermekeket ért káros hatásairól szóló jelentéstétel helyrehozhatatlanul politizáltak és torzak lettek a média, a politikusok, a tudósok és a közegészségügyi szervezetek féktelen elfogultsága miatt. De az igazi bűnös maga a nyilvánosság lehet, és az első világbeli, nulla kockázatú biztonsági kultúra, amely arra ösztönözte ezeket a szereplőket, hogy eltúlozzák a károkat, és viselkedésbeli változásokat kényszerítsenek ki a be nem tartókra. Továbbá a legtöbb beavatkozó, aki „komolyan veszi a világjárványt”, tudni akarja, hogy minden áldozat, amit hozott, megérte.
A tudósok és a média azonban több mint boldogan teszik ezt. szállít:
„Képzeld el, hogy tudós lennél, és tudnád, hogy tanulmányod kedvező következtetése azonnal elismerést von maga után a The New York Times, a CNN és más nemzetközi médiumok részéről, míg egy kedvezőtlen eredmény a kollégáid elsöprő kritikájához, személyes támadásokhoz és cenzúrához vezetne a közösségi médiában, valamint megnehezítené az eredményeid közzétételét. Hogyan reagálna erre bárki?”
A válasz nyilvánvaló. A rémült közvélemény elsöprő vágya, hogy bizonyítékot találjon a fertőzés kockázatát hatékonyan kiküszöbölő beavatkozásokra, elkerülhetetlenül nyomást gyakorol majd a tudósokra, hogy ezeket a bizonyítékokat bemutassák. Ideális esetben ennek az elfogultságnak az elismerése a többi tudós és a média részéről fokozott szkepticizmust eredményezne, de ez nem történt meg. Túlzott követelések of hatékonyság beavatkozások és a túlzott ártalmak elősegítik az elfogadásukat normává váltak a világjárványról szóló tudósításokban.
Ahogy megbeszéltem az előző bejegyzésbena kutatási elfogultság mérséklésének legjobb módja, ha a kutatók semleges partnereket kérnek fel a munka megismétlésére és további tanulmányokban való együttműködésre. Az a lehetőség, hogy minden adatot nyilvánosan és más tudósok számára is elérhetővé tehetünk, kritikus felülvizsgálatokat is eredményez, amelyek közösségi forrásból származnak, és így potenciálisan pontosabbak és kevésbé elfogultak. Az adatkészletek és dokumentumok nyilvános elérhetősége a következők javulásához vezetett: világjárvány-előrejelzés és elhozta a a SARS-CoV-2 laboratóriumi szivárgásból eredésének lehetősége az összeesküvés-elméletek árnyékából a nyilvánosság elé.
A nyílt adatok és az átlátható dokumentáció eredményeként mások panaszkodtak, hogy ezeket az erőforrásokat nem rendeltetésszerűen használták fel karosszék-tudósok vagy tudósok, akik részt vesznek episztemikus birtokháborítás a saját szakterületükön kívül eső területeken, ami hatalmas, zavaros és félrevezető információhalmazt eredményez. Még ha a tudomány folyamata csak a „szakértőkre” korlátozódik is, a tanulmányok túlnyomó többsége nagyon kevés eredményt hoz. értékes vagy pontos információk más kutatóknak, vagy a nagyközönségnek.
Csak egy kíméletlen természetes szelekció és a kutatók egymás közötti replikációja révén maradnak fenn a legjobb ötletek a kezdeti felhajtáson túl. Fontos megjegyezni azt is, hogy egy adott területen kutatói csoportokat annyira megbéníthatnak a belső és politikai elfogultságok, valamint a mérgező csoportgondolkodás, hogy csak a saját területükön kívül állók tudják felhívni a figyelmet a problémára. Ezért a többi tudós és a nyilvánosság azon képessége, hogy segítsék a tudomány hosszú távú, korrekciós folyamatát, a legjobb módja annak, hogy közelebb kerüljünk az igazsághoz, kollektív hibáink ellenére is.
A szerző újranyomtatva Alsó raklap
Csatlakozz a beszélgetéshez:
Megjelent egy Creative Commons Nevezd meg! 4.0 Nemzetközi licenc
Újranyomtatáshoz kérjük, állítsa vissza a kanonikus linket az eredetire. Brownstone Intézet Cikk és szerző.
