존 올리버 (John Oliver)
오늘날의 대부분의 뉴스 쇼는 BRAND NEW SCIENTIFIC FINDINGS으로 가득합니다. 이 보고서에주의를 기울여야합니까?
존 올리버 (John Oliver)는 최근 새롭고 놀라운 발견에 대해 당신이 무엇을 말하고 있는지를 평가하는 트레이드의 트릭을 알려주는 대단한 (놀랍게도 들썩 들썩 한) 훌륭한 일을했습니다. Oliver의 비디오 클립은 과학 연구에서 찾을 수 있습니다.
가장 중요한 주제는 다음과 같습니다. Whiz-bang 결과는 당신을 알아 채게합니다. 그래서 과학자들은 자신의 작품을 출판하는 것뿐만 아니라 그들의 작품을 대중 매체에 보도하도록 압력을 받고 있습니다. 그리고 그것은 때로는 거추장하지만 SENSATIONAL 연구 결과를보고하는 것을 의미합니다.
주의해야 할 사항은 다음과 같습니다.
- 그 해결책을 버리고 더 건강한 삶을 누려 라.
- 오 라이트의 중독 : Lil Wayne
- 니스들에게 끌린 여성들
- Denzel Washington은 "Flight"에서 고 기능성 알코올로
- 신경 세포학 및 중독 회복
보도 자료의 설득력 : 자신의 업무에 관심을 끌기 위해 과학 실험실과 과학 저널은 이제 새로운 조사 결과에 대한 보도 자료를 정기적으로 발송합니다. 그러나 전화의 속담처럼 보도 자료에 대한 연구가 요약되고 미디어에 의해 다시 요약 될 때까지 결과는 진지하게 (때로는 들썩 들썩) 왜곡됩니다.
올리버 (Oliver)는 다른 플라보노이드 함량의 초콜릿을 먹은 임산부 사이에서 자간전증 률에 차이가 없다는 연구를 여러 차례 들려줍니다. 그러나 TV 뉴스 네트워크에서 "임신 수유중인 아기가 먹는 동안 초콜렛을 먹어라!"라고 보도 된 바있다. 그는 또한 방귀 냄새가 암을 예방한다는 연구 결과가 타임지에 발표됐다.
모든 과학적 연구가 고품질이 아님 : 출판되기 위해서는 과학적 연구가 동료 평가를 통과해야합니다. 즉, 해당 분야의 전문가가 가설, 방법, 분석 및 결과를 검토하여 작업이 완료되었는지 확인해야합니다 정확히. 과학 저널은 검토 중에 작업이 수행되는 표준 수준이 다릅니다. 즉, 엄격한 저널에서 논문이 거부 될 경우 동일한 논문을 덜 엄격한 출판 기준으로 제출할 수 있습니다.
P-hacking : 데이터를 마이닝하여 통계적으로 의미가 있지만 의미가없는 패턴을 찾아내는 것을 의미합니다. 올리버 (Oliver)는 데이터 마이닝이 근본적인 인과 관계에 대한 특정 가설을 고안하지 않은 채 양배추를 먹는 것과 "배꼽"배꼽을 갖는 것과 상관 관계를 발견하는 방법을 설명합니다.
단일 실험 및 작은 샘플 크기는 심각하게 오해의 소지가 있습니다 . 사람들은 실제로 작은 샘플을 기반으로하는 단일 실험의 결과를 신뢰할 수 없다는 사실에 상당히 똑똑합니다. 우리는 많은 수의 법칙을 직관적으로 받아들입니다. 간단히 말하면, 큰 수의 법칙은 반복 실험 (또는 큰 표본 크기를 기반으로 한 실험)이 단일 실험 (또는 작은 표본 크기를 기반으로 한 실험)보다 더 정확한 결과를 제공한다고 말합니다.
누군가 서해안의 사람들이 중서부 사람들보다 더 키가 크다고 말하라. 100 명의 캘리포니아 주민을 100 명의 아이오와 사람과 비교 한 연구, 또는 10 만 명의 캘리포니아 주민과 10 만 명의 아이오와 인을 대상으로 한 연구 결과가 더 신뢰할만한 결과를 산출 할 것이라고 생각합니까? 대부분의 사람들은 큰 숫자의 법칙에 따라 우리가해야한다고 지적한 것처럼 직관적으로 후자를 이전보다 더 신뢰합니다. 우리는 작은 샘플에 대한 단일 연구가 복제 할 수없는 우연한 결과를 얻는 경향이 더 크다고 생각합니다. 캘리포니아와 아이오와의 다른 샘플을 가지고 그러한 연구를 반복한다면 우리는 더 많은 자신감을 가질 수있을 것입니다. 그 결과가 많은 복제를 가로막는다면, 우리는 그것에 더 확신을 가질 수 있습니다.
문제는 복제를하는 데 영광이없고 기금도 없다는 것입니다. 복제물을 출판하는 것은 매우 어렵 기 때문에 그러한 작업을하면 결코 재임 기간을 갖지 못할 확실한 불법입니다. 따라서 놀라운 결과를 자랑하는 새로운 연구는 과학적 사실로보고됩니다.
과학자들은 그 분야에서 일어나는 모든 연구의 광범위한 맥락에서 결과가 평가 될 때까지 개별적인 연구에 너무 많은 신뢰를 두지 않을 것을 알고 있습니다. 따라서 새로운 연구에서 예기치 않은 결과가 나오는 뉴스 캐스터를 들었을 때도 "나는 여러 번이나 많은 독립적 인 실험실에서 복제 된 것을보고 싶습니다." 라고 생각해야합니다 .
함께 모아서
마지막 재밌는 예는 이러한 모든 실수가있을 때 일어나는 일을 보여줍니다. 연구원은 탈수가 술을 마시는만큼 운전을 어렵게한다는 결과를 발표했다. 이 연구는 문제가 많았으며 (표본 크기 12 점 포함) 나중에 철회되었습니다. 그러나 TV, 라디오, 인터넷 및 인쇄 매체에서 순회 공연을하기 전에는 아닙니다.
이 모든 후, 당신은 과학적 발견에 결코주의를 기울이지 않아야한다고 생각할 수도 있습니다. 잘못된! Oliver의 과학 연구에 대한 재미있는 비디오를보고 과학 뉴스를 평가하는 것에 대해 더 똑똑해집니다.
저작권 Dr. Denise Cummins 2016 년 5 월 11 일
Cummins 박사는 연구 심리학자이며, 심리 과학 협회 의 선출 연구원이며, Good Thinking : 저자가 생각하는 방식에 영향을 미치는 7 가지 강력한 아이디어 의 저자입니다 .
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