في كثير من الأحيان يمكن للمرء أن يأتي عبر عبارات أن البيانات التي أدلى بها بعض ميمي مدعومة من قبل "البحث" أو "العلم". ولكن عندما أبدأ في قراءة الدراسات بأنفسهم ، عادةً ما يتبين أن البيانات تتعارض مع العبارات. فيما يلي بعض الأمثلة الجديدة التي صادفتها.
تأثير Dunning-Krueger
تبدو النسخة العلمية الشائعة لتأثير Dunning-Krueger بحيث أنه كلما قل معرفة شخص ما بشيء ما حول موضوع تم اختياره ، كلما زادت معرفته به. في الواقع ، إن بيان دانينج وكروجر ليس قوياً للغاية. لم يعد العمل العلمي الأصلي أكثر من معظم تفسيرات العلوم الشعبية غير الصحيحة ، ويمكنك الحصول على فكرة عن بيانات العلماء من خلال دراسة الأشكال الأربعة من المقالة. في هذه الرسوم البيانية ، تشير القدرة المدركة ، أو القدرة المدركة ، إلى تصنيف ذاتي ، والقدرة الفعلية ، أو القدرة الحقيقية ، هي نتيجة الاختبار.
في حالتين من أصل أربع حالات ، تظهر علاقة إيجابية بين المهارات المدركة والمهارات الحقيقية ، وهو ما يتناقض مع مفهوم العلم الشعبي لتأثير Dunning-Krueger. إن التفسير المعقول لسبب وجاهة المهارات المدركة ، خاصة في أسفل الرسم البياني ، هو أن قلة من الناس يريدون تقييم مهاراتهم على أنها أقل من المتوسط أو على النحو الأفضل. في حالتين أخريين ، يكون الارتباط تقريبًا صفرًا. من الممكن أن يعمل هذا التأثير بشكل مختلف للمهام المختلفة ، أو أن العينة صغيرة جدًا وأن يكون الفرق بين المهام المختلفة ضمن الضوضاء. أيضا ، يمكن أن يحدث هذا التأثير بسبب تفاصيل عينة المواد (طلاب كورنيل ، الذين من المرجح أن يظهروا مهارات أعلى من المتوسط في العديد من المجالات). إذا كنت تبحث عن وصف للتأثير على ويكيبيديا ، فستقول أن استنساخ هذه التجربة في شرق آسيا أعطى النتيجة المعاكسة (المهارات المدركة أقل من المهارات الحقيقية ، وكلما زادت المهارة ، زاد الاختلاف) ، وأن هذا التأثير هو على الأرجح قطعة أثرية للثقافة الأمريكية - ولكن في الوقت نفسه ، يؤدي الرابط إلى مقال يذكر التحليل التلوي للثقة بالنفس في شرق آسيا ، لذلك قد يتحول هذا إلى مثال آخر على الاقتباس غير الصحيح. أم أن هذا مجرد رابط خاطئ. على أي حال ، هذا التأثير لا يعني أنه كلما عرف الناس أكثر ، قل ، في رأيهم ، معرفتهم.
الدخل والسعادة
من المقبول عمومًا أن المال لا يجعل الناس سعداء. كم من المال يجب أن يكون كافيًا - يعتمد ذلك على من تطلبه ، ولكن عادة ما يتحدثون عن دخل قدره 10 دولارات و 30 دولارًا و 40 دولارًا و 75 ألفًا سنويًا. في الوقت الحالي ، أظهر بحث على Google أن المبلغ الذي لم تعد تؤثر فيه الزيادة في الدخل على السعادة هو 75000 دولار سنويًا.
ملاحظة perev.: من الصعب إلى حد ما تحويل دخلهم إلى واقعنا. يمكنك تقييم القوة الشرائية باستخدام طريقة شائعة إلى حد ما مثل مؤشر Big Mac ، ثم ستكون التقديرات التقريبية على النحو التالي. إذا كنت تعتقد أن الآلة الحاسبة على الإنترنت ، فعندئذٍ سيحصل الشخص على دخل يبلغ 75000 دولار سنويًا ، وسيتلقى الشخص ما متوسطه 53500 دولار أمريكي. في bigmax ، سيتوافق هذا تقريبًا مع دخل شهري (حيث أننا معتادون أكثر على التفكير) يبلغ 130.000 روبل "نظيف".
لكن هذا ليس خطأ فقط - هذا الخطأ
لا يزال مستمرا لجميع البلدان التي تمت دراستها .
يوجد ارتباط بين السعادة والدخل ، وهذا ليس نتيجة أي دراسة مختارة بشكل خاص. يتم حفظ النتائج بعد خمس استطلاعات متتالية لمسح القيم العالمية التي أجريت بين 1981-1984 ، 1989-1993 ، 1994-1999 ، 2000-2004 و 2005-2009 ، وثلاثة تكرارات لمسح بيو العالمي للمواقف 2002 ، 2007 ، 2010 ، خمسة تكرارات لبرنامج المسح الاجتماعي الدولي للأعوام 1991 ، 1998 ، 2001 ، 2007 ، 2008 ودراسة كبيرة لجالوب.
في الرسم البياني أعلاه ، يتم عرض الإيرادات على مقياس لوغاريتمي. إذا حددت بلدًا وقمت ببناء رسم بياني خطي ، فستحصل على
شيء مثل ما يلي :
كما هو الحال مع جميع الرسوم البيانية اللوغاريتمية ، فإن الانطباع هو أن المنحنى يجب أن يكون محاذاة تقريبًا ويصل إلى شيء مثل هذا:
هذه صورة حقيقية من مقال يدعي أن الدخل لا يجعل الناس سعداء. مشابهًا للوغاريتمي ، الرسوم البيانية التي تتم محاذاتها بمرور الوقت شائعة جدًا. حاول البحث في جوجل بعبارة "
دخل السعادة ". مقالتي المفضلة هي مقالة يكون فيها الأشخاص الذين يكسبون ما يكفي من المال في أعلى المقياس. على ما يبدو ، هناك مثل هذا المبلغ من المال الذي لا يجعلك سعيدًا فحسب ، بل يجعلك أيضًا سعيدًا قدر الإمكان لشخص ما.
كما هو الحال في Dunning-Krueger ، يمكنك إلقاء نظرة على الرسوم البيانية في الأوراق العلمية ومعرفة ما هو. في هذه الحالة ، من الأسهل فهم سبب نشر الأشخاص للمعلومات الخاطئة ، نظرًا لأنه من السهل جدًا إساءة فهم البيانات المبنية على مقياس خطي.
التكيف والسعادة الممتع
دخلت فكرة أن الناس يبتعدون عن المشاكل (ومن المشاعر الإيجابية) والعودة إلى مستوى ثابت من السعادة الوعي الشعبي بعد أن وصفه دانييل جيلبرت في
كتاب شعبي .
ولكن حتى من دون دراسة الأدبيات المتعلقة بالتكيف مع الأحداث السلبية ، قد يثير القسم السابق من المقالة بالفعل أسئلة معينة لهذه الفكرة. إذا ابتعد الناس عن الأحداث غير السارة والممتعة ، فكيف تزيد زيادة الدخل من سعادة الشخص؟
اتضح أن فكرة التكيف مع الأحداث غير السارة والعودة إلى المستوى السابق من السعادة هي خرافة. على الرغم من أن الآثار المحددة تختلف اعتمادًا على طبيعة الحدث ، فإن
الإعاقة ،
والطلاق ،
وفقدان الشريك ،
وفقدان العمل لها تأثير دائم على مستوى السعادة. من السهل إصلاح فقدان الوظيفة ، لكن تأثير هذا الحدث يستمر حتى بعد أن يعثر الأشخاص على عمل. لقد اقتبست هنا أربع دراسات فقط ، لكن
التحليل التلوي للأدبيات يظهر أن النتائج مؤكدة في جميع الدراسات المعروفة.
وينطبق الشيء نفسه على الأحداث الممتعة. على الرغم من أنه من المقبول عمومًا أن الفوز في اليانصيب لا يجعل الناس أكثر سعادة ،
فقد اتضح أن الأمر ليس كذلك .
في كلتا الحالتين ، أظهرت الأبحاث المستعرضة المبكرة احتمال أن الحالات القصوى ، مثل الفوز في اليانصيب أو الحصول على إعاقة ، ليس لها تأثير دائم على السعادة. لكن الدراسات الأطول التي تدرس شخصيات معينة وتقيس سعادة شخص واحد ، بينما تحدث له أحداث مختلفة ، تظهر النتيجة المعاكسة - الأحداث التي تحدث تؤثر على السعادة. هذه النتائج ليست في معظمها جديدة (بعضها ظهر حتى قبل إصدار كتاب دانيال جيلبرت) ، لكن النتائج القديمة تستند إلى دراسات أقل صرامة ، وتستمر في الانتشار بشكل أسرع من النتائج الجديدة التي تصححها.
أنظمة الكتابة
لسوء الحظ ، لا تقتصر البيانات الكاذبة حول البحث والأدلة على الميمات العلمية الشائعة. توجد أيضًا في تطوير البرامج والأجهزة.
المبرمجون الذين يشككون في قيمة أنظمة النوع هم المعادل التكنولوجي لمعارضي التطعيمأرى مثل هذه الأشياء مرة واحدة على الأقل في الأسبوع. اخترت هذا المثال ليس لأنه فاضح بشكل خاص ، ولكن لأنه نموذجي. إذا قرأت على Twitter بعض أقوى المؤيدين للبرمجة الوظيفية ، يمكنك أن تصادف بشكل دوري عبارات حول وجود أدلة تجريبية جادة ودراسات شاملة تدعم فعالية أنظمة النوع.
ومع ذلك ، فإن
مراجعة الأدلة التجريبية تظهر أن هذه الأدلة غير مكتملة في معظم الأحيان ، وفي حالات أخرى غامضة. من بين جميع الميمات المزيفة ، هذا ، في رأيي ، هو الأصعب في الفهم. في حالات أخرى ، يمكنني أن أتخيل آلية معقولة لكيفية تفسير هذه النتائج بشكل خاطئ. يمكن أن يتحول "الاتصال أضعف من المتوقع" إلى "اتضح أن الاتصال هو عكس ما هو متوقع" ، وقد يبدو اللوغاريتم كوظيفة مقاربة ، ويمكن أن تنتشر النتائج الأولية التي يتم الحصول عليها بوسائل مشبوهة بشكل أسرع من الدراسات اللاحقة والمكتملة بشكل أفضل. لكنني لست متأكدًا من العلاقة بين الأدلة والآراء في هذه القضية.
هل يمكن تجنب ذلك؟
يمكن للمرء أن يفهم لماذا انتشر الميمات المزيفة بسرعة ، على الرغم من أنها تتعارض بشكل مباشر مع مصدر موثوق. قد تبدو قراءة الأوراق العلمية مهمة شاقة. في بعض الأحيان يكون كذلك. ولكن هذا ليس كذلك في كثير من الأحيان. عادة ما تكون قراءة عمل رياضي بحت مهمة شاقة. قراءة العمل التجريبي الذي يحدد موثوقية المنهجية يمكن أن يكون صعبًا. على سبيل المثال ، تستخدم الإحصائيات الحيوية والاقتصاد القياسي طرقًا مختلفة تمامًا ، ومن الصعب جدًا أن نفهم جيدًا مجموعة الأساليب المستخدمة في منطقة معينة من أجل فهم بالضبط أين يمكن تطبيقها وما هي عيوبها. لكن قراءة الأعمال التجريبية ببساطة لفهم ما يقولونه عادة ما يكون سهلاً للغاية.
إذا قرأت المقتطف والاستنتاج ، ثم انتقلت خلال العمل بحثًا عن نقاط مثيرة للاهتمام (الرسوم البيانية والجداول والعيوب المنهجية ، وما إلى ذلك) ، فسيكون هذا كافياً في معظم الحالات لفهم ما إذا كانت العبارات الشائعة تتوافق مع ما هو مكتوب في العمل. في عالمي المثالي ، يمكن فهم هذا من خلال قراءة المقتطفات فقط ، ولكن غالبًا ما تشير الأعمال إلى عبارات أقوى بكثير في المقتطفات من تلك الواردة في نص العمل ، لذلك تحتاج إلى التمرير على الأقل في العمل.
ربما أنا ساذج ، لكن أعتقد أن السبب الرئيسي لظهور الميمات المزيفة هو أن التحقق من المصادر يبدو أكثر تعقيدًا ومخيفًا مما هو عليه في الواقع. ومن الأمثلة البارزة على ذلك مقال في مجلة كوارتز حول عدم وجود فروق بين الجنسين في الرواتب في مجالات التكنولوجيا ، حيث تم اقتباس
العديد من المصادر التي ذكرت العكس تمامًا . حذر تويتر من الناس الذين قالوا إن الاختلاف بين الجنسين قد اختفى. عندما نشرت منشورًا نقلت فيه ببساطة الأعمال التي تمت الإشارة إليها ، قال العديد من هؤلاء الأشخاص إن بيانهم الأولي كان خاطئًا. من الجيد أنهم مستعدون لكتابة تصحيح في كلماتهم الخاصة ، ولكن بقدر ما أستطيع أن أقول ، لم يذهب أي منهم وقراءة البيانات بأنفسهم ، على الرغم من أنه كان واضحًا من الرسوم البيانية والجداول كيف يعزز كاتب المقالة الأصلية حول الكوارتز رأيه دون حتى الاهتمام على اختيار المواد المناسبة لها.