John Oliver explica de forma divertida a mídia da má ciência

Fonte: Screen Shot John Oliver YouTube Video

A maioria das novidades hoje estão cheias de NOVAS CONCLUSÕES CIENTÍFICAS. Você deve prestar atenção a esses relatórios?

John Oliver recentemente fez um trabalho fantástico (assim como incrivelmente hilário) de lhe contar os truques do comércio na avaliação do que você está falando sobre essas novas e brilhantes descobertas. Você pode encontrar o videoclipe de Oliver sobre estudos científicos aqui.

O tema abrangente é o seguinte: os resultados do Whiz-bang podem ser notados, então os cientistas estão sob pressão não apenas para publicar seu trabalho, mas também para divulgar seu trabalho em mídia popular. E isso significa às vezes relatar descobertas desprezíveis, mas SENSACIONAIS.

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O poder persuasivo dos comunicados de imprensa : Para chamar a atenção para o seu trabalho, laboratórios de ciência e revistas científicas agora enviam rotineiramente comunicados de imprensa de novas descobertas. Mas, como o proverbial jogo do telefone, no momento em que o estudo é resumido para o comunicado de imprensa e depois resumido novamente pela mídia, os resultados são sérios (e às vezes, hilariantes) distorcidos.

Oliver dá vários exemplos divertidos de um estudo que não encontrou diferença nas taxas de pré-eclâmpsia entre mulheres grávidas que comeram chocolate com diferentes conteúdos de flavonóides. Mas esse mesmo estudo foi relatado em redes de notícias de TV como "Comer chocolate enquanto a gravidez beneficia o bebê!" Ele também descreve um artigo da revista Time que afirmou que um estudo descobriu que o faring farsa previne o câncer … exceto que o estudo em questão não mencionou câncer nem farts.

Não todos os estudos científicos são de alta qualidade : para serem publicados, os estudos científicos devem passar pela revisão pelos pares, ou seja, as hipóteses, métodos, análises e resultados devem ser revisados ​​por especialistas no campo para garantir que o trabalho tenha sido feito. devidamente. As revistas científicas diferem nos níveis de padrões a que o trabalho é realizado durante a revisão. Isso significa que, se um documento for rejeitado em um periódico rigoroso, o mesmo documento pode ser submetido a um com critérios de publicação menos rigorosos.

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P-hacking : isso significa dados de mineração para descobrir padrões que são estatisticamente significativos, mas sem sentido. Oliver descreve como a mineração de dados acabou encontrando correlações entre comer repolho e ter um barriga "innie", sem antes desenvolver uma hipótese específica quanto à causalidade subjacente.

Experiências únicas e tamanho de amostra pequeno são seriamente enganosos : as pessoas são bastante inteligentes quando se trata de desconfiar dos resultados de experiências individuais, particularmente aquelas baseadas em pequenas amostras. Nós intuitivamente abraçamos a Lei dos Grandes Números . Simplificando, a Lei dos Grandes Números afirma que os resultados de experimentos repetidos (ou experimentos baseados em grandes tamanhos de amostra) darão resultados mais precisos do que experimentos únicos (ou aqueles com base em tamanhos de amostra pequenos).

Suponha que alguém lhe diga que as pessoas na costa oeste são mais altas que as pessoas do Centro-Oeste. O que você acha que produziria resultados mais confiáveis, um estudo comparando 100 californianos com 100 Iowans, ou um estudo baseado em 100 mil californianos e 100 mil Iowans? A maioria das pessoas confia intuitivamente mais do que a primeira, assim como a lei de grandes números indica que devemos. Suspeitamos que os estudos individuais com amostras pequenas são mais propensos a obter resultados positivos que não podem ser replicados. Portanto, teríamos mais confiança se esse estudo fosse repetido com outras amostras da Califórnia e do Iowa. Se o resultado suportado em muitas repetições, teríamos mais confiança nela.

O problema é que não há glória – e sem financiamento – na realização de repetições. É extraordinariamente difícil fazer com que as replicações sejam publicadas, e assim fazê-las é uma maneira segura de se certificar de que você nunca obtém mandato. Portanto, os resultados exagerados de um estudo novo são relatados como fato científico.

Os cientistas sabem não colocar muita confiança nos estudos individuais até que seus resultados sejam avaliados em um contexto mais amplo de toda a pesquisa que está ocorrendo nesse campo. Então, quando você ouve um lançador de notícias relatando resultados exagerados de um estudo novo, você também deve pensar em si mesmo: "Eu gostaria de ver isso replicado – muitas vezes e em muitos laboratórios independentes".

Colocando tudo junto

Um exemplo hilarante final demonstra o que acontece quando todos esses erros são cometidos. Um pesquisador conseguiu publicar resultados supostamente mostrando que a desidratação prejudica a condução tanto quanto o álcool. O estudo estava cheio de problemas (incluindo um tamanho de amostra de 12) e depois foi retraído. Mas não antes de fazer as rodadas na TV, rádio, internet e mídia impressa.

Depois de tudo isso, você pode estar pensando que você nunca deve prestar atenção a nenhuma descoberta científica. Errado! Assista ao vídeo hilário de Oliver sobre estudos de ciência e torne-se mais inteligente sobre a avaliação de notícias científicas.

Copyright Dr. Denise Cummins 11 de maio de 2016

Dr. Cummins é um psicólogo de pesquisa, um membro escolhido da Associação para Ciências Psicológicas , e o autor do Bom Pensamento: sete idéias poderosas que influenciam a maneira como pensamos.

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