No Pinnacle līdz bedrei

Ar atvainošanos Spoku.

Tātad, tas notika.

Īss stāsta stāsts: Braiens Vanšinks ir Kornela profesors. Viņa darbs ir pārbaudīts, vai tas ir neprecīzs. Es esmu sniedzis nelielu personisku ieguldījumu šajā pārbaudē. Citi ir padarījuši daudz ko citu. Neatklātās neatbilstības ietver līdzekļus un standarta novirzes, kas nevar pastāvēt, datu sadalījumu, kas nevar pastāvēt (vai pastāv tikai smieklīgos apstākļos), savādi atkārtotus paraugu lielumus, pašplūsmas, statistiskas anomālijas, bārkstiņu, bumbieru koku utt.

Ja jūs neinteresē metazinātne vai kriminālistikas statistika vai arī jūs man nesekojat čivināt, iespējams, ka par to neko neesat dzirdējis.

Tā kā, ja jums vienalga, tas ir garlaicīgi garlaicīgi. Un ir skaitļi. Tik daudz numuru.

Tas, ko mēs līdz šim nezinājām, bija tas, kā tika pagatavota desa. No kurienes rodas šīs neatbilstības? Ko viņi pārstāv? Es netērēju pārāk daudz laika tādiem jautājumiem kā šis, jo - kā jau teicu iepriekš - man nav ne meklēšanas ordera, ne kristāla bumbiņas.

Tagad šim satracinātajam neprecizitāšu un neskaidrību kaudzē šis raksts var sniegt nelielu ieskatu pētniecības procesā, ne tikai pētījumu rezultātos, kurus mēs jau esam izskatījuši.

Pamatā mēs tagad varam redzēt desu fabrikas iekšienē, un tā ir tikpat skaista kā Bosch glezna ar perforētu kolu. Mēs zinājām, ka desas ir sliktas, bet tagad mēs varam arī pateikt, kāpēc. Tas ir tāpēc, ka gaļā ir veci zirgu un velosipēdu riepas un Bangkokas vasaras atkritumu vidus.

Par to daudz tiks runāts, tāpēc es šeit pievērsīšu trīs punktus, uz kuriem citi cilvēki, iespējams, neapmeklēs.

(1) Saudzējiet mani ar labu domu Goof ikdienu

Viens citāts no šī raksta, kam netiks pievērsta tikpat liela uzmanība kā citiem (piemēram, piemēram, “datu spīdzināšana”, piemēram, tas ir citāts, kas būs par to jātiek dažu jūdžu attālumā), ir iegūts no absolventa, kurš pavadīja laiku Wansink laboratorijā.

Šis ir nobriedis un empātisks viedoklis, bet tas vedina uz kaut ko, kas man sasmalcina zobus, - ka visi šie pētījumu satricinājumi ir sava veida Ikaras centienu bēdīgi iznākums. “Tikai cenšos palīdzēt, boss, godīgs. Es atvainojos par drausmīgo lietu krāpšanu. Es daru visu iespējamo, lai palīdzētu cilvēkiem. ”

Forši. Esmu pārliecināts, ka esi svētais. Joprojām paliek fakts, kad jūs veicat briesmīgus pētījumus ar vislabāko gribu pasaulē, jūs joprojām esat ļoti daļa no problēmas. Daudzos veidos jūs esat bīstamāks nekā pilnīgs bastards, kurš var izkropļot pētniecības procesu tiešākā un mazāk godīgā veidā.

Kāpēc? Kāpēc ir tāda problēma “palīdzēt” kā šis?

Tas ir savtīgi. Jūs prioritējat savu viedokli, nevis viedokli par kontrolētiem novērojumiem. Jūs sakāt, ka esat gudrāks par datiem. Un, plašāk runājot, labāk atrodas diktēt realitāti nekā citi cilvēki, kuri sniedz savus datus, kuri tiek rūpīgi analizēti, izmantojot pētījumu plānu, kurš netiek “pārspēts, kamēr tas nerodas uz asiņainajiem celmiem”. Jūs burtiski sakāt: “nav svarīgi, ko mēs atrodam, es zinu, kas cilvēkiem vajadzīgs”.

Tas ir arī savtīgi, jo daudz šausmīgu pētījumu publicēšana parasti ir viennozīmīgi laba jūsu karjerai un viennozīmīgi slikta zinātnei.

Tas ir monumentāli tuvredzīgs. Es šeit, bez iedziļināšanās neprātā, nevaru pilnībā ieskicēt, cik daudz labu ideju, kas pakļautas rūpīgi veiktiem eksperimentiem, neizdevās izveidot uztura, pārtikas zinātnes, dietoloģijas uc jautājumos. Ja jūs domājat, ka esat gudrāks par datiem, jūs ignorējat divdesmit- septiņi soļi uz priekšu, divdesmit seši soļi atpakaļ, kas ir nomācošais raksturs VISMAZ VISAI uzvedības pētījumiem. Ja jūs domājat, ka visu pārējo pētījumu slidenais raksturs vienkārši neattiecas uz jums, labi, ka jūs esat masīvs ēzelis.

Tas ļauj ļoti ciniski aizbēgt. Ja jūs esat centīgs taisnīgo pusē (“Es atbalstu bērnus, kas ēd dārzeņus! Es atbalstu pastaigas parkā!”), Tad cilvēki daudz biežāk mīl jūs, ja ekskrementa / ventilācijas kontinuumā notiek fāzes izmaiņas (* ), un jūsu pētījums tiek rūpīgi pārbaudīts.

Darīts apzināti, tas ir pārsteidzoši cinisks. Zinātnieki nolaižas līdzīgi kā 5. kategorijas viesuļvētras, kas pilns ar nažiem, par gatavotiem pētījumiem no vājprātīgo anti-vakcinācijas un fosilā kurināmā goziem. Tas pats nekad nebūs taisnība, ja jūs rakstāt grāmatu ar nosaukumu “Hugs, Fresh Fruit, or Hugs AND Fresh Fruit? Bērnu dzīves uzlabošana, jo tas ir jauki ”vai“ Četri plāni dārzeņu ievietošanai nabadzīgos ”. Labākie nodomi ir brīnišķīga gulta, kurā augt pilnīgas sinapses plaisāšanas nekompetences ziediem, un ērts aizbēgums roku pīšanai, kad ziedi kliedz un pārvēršas nekrotiskos putekļos.

(2) Stāstījumi. Stāstījumi visur.

Tik daudzas reizes šajā stāstā mēs redzam stāstījuma lomu. Kur ir labais stāsts? Kas pārdod? Kas cilvēkiem patiks? Kas padarīs šo stāstu skaidrāku?

Mēs staigājam apkārt un ap šo jautājumu - kāda loma labam stāstam vajadzētu būt zinātnes komunikācijā? Vai tas ir nepieciešams? Vai mēs varam to aizvest pārāk tālu?

Mana atbilde uz šo ir vispārīga: parasti mums nav pietiekami daudz materiālu, lai pastāstītu stāstu. Labās pētniecības programmās tiek uzdoti saistīti, koncentrēti jautājumi, līdz galu galā parādās informācija, kuru varat narrativizēt. Mūsdienās tomēr katrai datu kopai ir savs brīnišķīgs stāsts. Un tādās situācijās kā šī varētu būt veca laba pasaka, iepriekš piesakot dažus simtus stratēģiski novietotu sitienu.

Ja vēlaties stāstīt stāstus, labi. Pērciet Moleskine un kaitinošu cepuri, sēdiet kafejnīcā, meklējot pievilcīgu, rakstiet naktis, baudiet Top Ramen ēšanu un sekojiet JK Rowling vietnē Twitter. Pasaulē stāstītājiem ir tūkstoš tūkstoši vietu. Atrodiet vienu no tiem un novietojiet daudzlīmeņu regresa modeļus ar kanēļa aromātu.

(3) Jums neizdevās nepieredzēt… Un tas ir bailīgi

Ja es veicu zinātnisku pētījumu, kurā reģistrē 20 mainīgos, un tad es ziņoju tikai par trim, kas “darbojās”, to ir ļoti grūti ikvienam uzzināt.

Neviens neveic manu sākotnējo darbu revīziju, neviens nekontrolē. Parasti neviens neredzēs visu manu un nelakoto datu kopu. Ja es esmu novietots starp pētniecības grupām, pats rīkojos ar datu vākšanu utt., Vēl jo vairāk, jo labāk.

Ak, un, ja man reizēm jautā, vai mana pētījuma pārskati ir precīzi, es vienmēr varu pateikt “jā”. Nav pierādīšanas pienākuma vai kaut kas līdzīgs. Es varu vienkārši apgalvot.

Ja tas tiek apstrīdēts, es varu vienkārši uzrādīt datus par trim interesējošajiem mainīgajiem. 17 mainīgie, par kuriem neziņoju, tiek izņemti no aizmugures un nošauti.

Kas šajā lietā ir ievērojams, ir tas, ka (A) žurnālistam bija prāts un izturība, lai iegūtu faktiskus pierādījumus par sliktu laboratorijas praksi, ko es nekad nevarēju darīt, un kas varētu būt vēl nepieredzēts, un (B) pierādījumi par šausmīgām neprecizitātēm ziņotie dati bija iepriekš.

Būtībā, izmantojot visus brīnišķīgos “radošos” veidus, kā veikt pētījumus, lai izskatās labi, šie cilvēki to izdarīja tik slikti, ka kāds pamanīja. Šie dokumenti burtiski cieta neveiksmi pie sliktas pētniecības prakses. Atcerieties kvantu kartupeļus, kur vienlaikus tika ziņots, ka grupas pārim ir 23, 25 vai 26 locekļi? Tikai ar kādu klaunu auto jūs braucat, kad nevarat PAPILDINĀT?

Vai esat gatavs drausmīgajai daļai?

Ko tas nozīmē cilvēkiem, kurus VARAT pievienot?

Cik pētījumu grupu veic kaut ko līdzīgu, bet precīzi ziņo datus, ko sagatavojuši, lai izveidotu labu stāstu?

Vai mēs zinām, kā tos atrast? Vai Melnais karogs tos var atrast?

Atbilde ir nē, mēs nevaram. Negodīgi pētījumi, par kuriem ziņots precīzi, ir zem šī redzamā gala ledus masa. Mēs to nevaram redzēt, mēs varam tikai secināt, ka tas tur ir. Veids, kā to novērst, ir izmaiņas akadēmiskajā vidē un publikāciju praksē, nevis iziešana un ķemmēšana vairāk publicētu rakstu par goofs un stuff-up.

Es tikai pirms dažām dienām teicu, ka visa šī žēl, nebeidzamā pētījumu bēdas, šī silmariljona bloki joprojām ir neatbildīgi saglabājusi spēju mani pārsteigt.

Un šeit mēs atkal esam pārsteigti.

(*) Kad sūdi sit pret ventilatoru. Ir vēls. Ļaujies man.