Wie viele Personen folgen den Links und überprüfen die Quellen?

Sehr oft kann man auf Aussagen stoßen, dass die Aussagen einiger Meme durch „Forschung“ oder „Wissenschaft“ gestützt werden. Aber wenn ich anfange, die Studien selbst zu lesen, stellt sich normalerweise heraus, dass die Daten den Aussagen widersprechen. Hier sind einige neue Beispiele, die mir begegnet sind.

Mahn-Krüger-Effekt

Die populärwissenschaftliche Version des Dunning-Krueger-Effekts klingt so, dass je weniger jemand etwas über ein ausgewähltes Thema weiß, desto mehr scheint ihm sein Wissen. Tatsächlich ist die Aussage von Dunning und Kruger nicht so stark. Die ursprüngliche wissenschaftliche Arbeit ist nicht länger als die meisten ihrer falschen populärwissenschaftlichen Interpretationen, und Sie können sich ein Bild von den Aussagen von Wissenschaftlern machen, indem Sie die vier Figuren aus dem Artikel studieren. In diesen Diagrammen gibt die wahrgenommene Fähigkeit oder die wahrgenommene Fähigkeit eine subjektive Bewertung an, und die tatsächliche Fähigkeit oder die tatsächliche Fähigkeit ist das Ergebnis des Tests.





In zwei von vier Fällen ist eine positive Korrelation zwischen wahrgenommenen und realen Fähigkeiten offensichtlich, was dem populärwissenschaftlichen Konzept des Mahn-Krüger-Effekts widerspricht. Eine plausible Erklärung dafür, warum wahrgenommene Fähigkeiten, insbesondere am unteren Rand des Diagramms, prägnant sind, ist, dass nur wenige Menschen ihre Fähigkeiten als unterdurchschnittlich oder als am besten bewerten möchten. In zwei anderen Fällen ist die Korrelation nahezu Null. Es ist möglich, dass dieser Effekt für verschiedene Aufgaben unterschiedlich funktioniert oder dass die Stichprobe zu klein ist und dass der Unterschied zwischen verschiedenen Aufgaben im Rauschen liegt. Dieser Effekt kann auch aufgrund der Besonderheiten der Probandenstichprobe auftreten (Cornell-Studenten, die in vielen Bereichen wahrscheinlich überdurchschnittliche Fähigkeiten aufweisen). Wenn Sie nach einer Beschreibung des Effekts auf Wikipedia suchen, wird dies bedeuten, dass die Reproduktion dieser Erfahrung in Ostasien das gegenteilige Ergebnis erbracht hat (wahrgenommene Fähigkeiten sind geringer als echte, und je größer die Fähigkeit, desto größer der Unterschied), und dass dieser Effekt höchstwahrscheinlich ein Artefakt der amerikanischen Kultur ist - Gleichzeitig führt der Link zu einem Artikel, in dem eine Metaanalyse des ostasiatischen Selbstbewusstseins erwähnt wird. Dies könnte sich als ein weiteres Beispiel für falsches Zitieren herausstellen. Oder ist das nur der falsche Link? In jedem Fall bedeutet dieser Effekt nicht, dass je mehr Menschen wissen, desto weniger ihrer Meinung nach ihr Wissen.

Einkommen und Glück

Es ist allgemein anerkannt, dass Geld Menschen nicht glücklich macht. Wie viel Geld sollte genug sein - es hängt davon ab, wen Sie fragen, aber normalerweise sprechen sie von Einkommen von 10, 30, 40 und 75 Tausend Dollar pro Jahr. Derzeit zeigt eine Suche bei Google, dass der Betrag, nach dem die Einkommenssteigerung das Glück nicht mehr beeinflusst, 75.000 US-Dollar pro Jahr beträgt.

Hinweis perev .: Es ist ziemlich schwierig, ihr Einkommen auf unsere Realität zu übertragen. Sie können die Kaufkraft mit einer so beliebten Methode wie dem Big Mac-Index bewerten. Die ungefähren Schätzungen lauten dann wie folgt. Wenn Sie dem Online-Rechner glauben, dann erhält eine Person in den Händen eines Einkommens von 75.000 USD pro Jahr durchschnittlich 53.500 USD. In bigmax entspricht dies ungefähr einem monatlichen (wie wir eher denken) Einkommen von 130.000 Rubel „sauber“.



Dies ist jedoch nicht nur falsch - diese Unrichtigkeit bleibt für alle untersuchten Länder bestehen .



Es besteht eine Korrelation zwischen Glück und Einkommen, und dies ist nicht das Ergebnis einer speziell ausgewählten Studie. Die Ergebnisse werden nach fünf aufeinanderfolgenden Umfragen der World Values ​​Survey gespeichert, die zwischen 1981-1984, 1989-1993, 1994-1999, 2000-2004 und 2005-2009 durchgeführt wurden, und nach drei Wiederholungen der Umfragen der Pew Global Attitudes Survey für 2002, 2007, 2010, fünf Wiederholungen des International Social Survey Program für 1991, 1998, 2001, 2007, 2008 und eine große Gallup-Studie.

In der obigen Grafik wird der Umsatz auf einer logarithmischen Skala angezeigt. Wenn Sie ein Land auswählen und ein Liniendiagramm erstellen, erhalten Sie Folgendes :



Wie bei allen logarithmischen Graphen besteht der Eindruck, dass die Kurve gerade ausgerichtet sein und ungefähr so ​​aussehen sollte:



Dies ist ein echtes Bild aus einem Artikel, in dem behauptet wird, dass Einkommen die Menschen nicht glücklich macht. Ähnlich wie logarithmisch sind Diagramme, die sich über die Zeit ausrichten, weit verbreitet. Versuchen Sie, den Ausdruck "Glückseinkommen" zu googeln. Mein Lieblingsartikel ist einer, in dem Leute, die genug Geld verdienen, ganz oben auf der Skala stehen. Anscheinend gibt es einen solchen Geldbetrag, der Sie nicht nur glücklich macht, sondern Sie auch für eine Person so glücklich wie möglich macht.

Wie im Fall von Dunning-Krueger können Sie die Grafiken in wissenschaftlichen Arbeiten betrachten und sehen, was was ist. In diesem Fall ist es einfacher zu verstehen, warum Menschen die falschen Informationen verbreiten, da es ziemlich leicht ist, auf einer linearen Skala erstellte Daten falsch zu verstehen.

Hedonische Anpassung und Glück

Die Idee, dass sich Menschen von Problemen (und von positiven Emotionen) entfernen und zu einem festen Grad an Glück zurückkehren, trat in das Bewusstsein des Volkes ein, nachdem Daniel Gilbert es in einem populären Buch beschrieben hatte .

Aber auch ohne das Studium der Literatur zur Anpassung an unerwünschte Ereignisse kann der vorherige Abschnitt des Artikels bereits bestimmte Fragen für diese Idee aufwerfen. Wenn Menschen sich von unangenehmen und angenehmen Ereignissen entfernen, wie erhöht eine Einkommenssteigerung das Glück eines Menschen?

Es stellt sich heraus, dass die Idee, sich an unangenehme Ereignisse anzupassen und zur vorherigen Ebene des Glücks zurückzukehren, ein Mythos ist. Obwohl die spezifischen Auswirkungen je nach Art des Ereignisses variieren, wirken sich Behinderung , Scheidung , Verlust des Partners und Verlust der Arbeit nachhaltig auf das Glücksniveau aus. Der Verlust eines Arbeitsplatzes ist leicht zu beheben, aber die Auswirkungen dieses Ereignisses bleiben auch dann bestehen, wenn Menschen wieder Arbeit finden. Hier habe ich nur vier Studien zitiert, aber eine Metaanalyse der Literatur zeigt, dass die Ergebnisse in allen bekannten Studien bestätigt werden.

Gleiches gilt für angenehme Veranstaltungen. Obwohl allgemein anerkannt ist, dass ein Lottogewinn die Menschen nicht glücklicher macht, stellt sich heraus, dass dies nicht der Fall ist .

In beiden Fällen haben frühe Querschnittsuntersuchungen gezeigt, dass extreme Fälle wie Lottogewinn oder Behinderung keine dauerhafte Auswirkung auf das Glück haben. Längere Studien, die bestimmte Persönlichkeiten untersuchen und das Glück eines Menschen messen, während ihm verschiedene Ereignisse passieren, zeigen jedoch das gegenteilige Ergebnis - die Ereignisse, die auftreten, wirken sich auf das Glück aus. Diese Ergebnisse sind größtenteils nicht neu (einige davon erschienen bereits vor der Veröffentlichung von Daniel Gilberts Buch), aber ältere Ergebnisse basieren auf weniger strengen Untersuchungen und verbreiten sich weiterhin schneller als die Korrektur neuer.

Typ Systeme

Leider sind falsche Aussagen über Forschung und Evidenz nicht auf populärwissenschaftliche Meme beschränkt. Sie finden sich auch in der Software- und Hardwareentwicklung.


Programmierer, die den Wert von Typsystemen bezweifeln, sind das technologische Äquivalent von Impfgegnern

Ich sehe solche Dinge mindestens einmal in der Woche. Ich habe dieses Beispiel nicht gewählt, weil es besonders ungeheuerlich ist, sondern weil es typisch ist. Wenn Sie auf Twitter einige der stärksten Befürworter der funktionalen Programmierung lesen, können Sie regelmäßig auf Aussagen über das Vorhandensein ernsthafter empirischer Beweise und umfassender Studien stoßen, die die Wirksamkeit von Typsystemen belegen.

Eine Überprüfung der empirischen Evidenz zeigt jedoch, dass diese Evidenz größtenteils unvollständig und in anderen Fällen nicht eindeutig ist. Von allen falschen Memen ist dies meiner Meinung nach am schwierigsten zu verstehen. In anderen Fällen kann ich mir einen plausiblen Mechanismus vorstellen, wie diese Ergebnisse falsch interpretiert werden können. "Kommunikation ist schwächer als erwartet" kann sich in "Kommunikation als entgegengesetzt zu erwartet" verwandeln, der Logarithmus kann wie eine asymptotische Funktion aussehen, und vorläufige Ergebnisse, die mit zweifelhaften Methoden erzielt wurden, können sich schneller verbreiten als nachfolgende und besser abgeschlossene Studien. Ich bin mir jedoch nicht sicher, in welchem ​​Zusammenhang Beweise und Meinungen in diesem Fall bestehen.

Kann das vermieden werden?

Man kann verstehen, warum sich falsche Meme so schnell verbreiten, obwohl sie einer verlässlichen Quelle direkt widersprechen. Das Lesen wissenschaftlicher Arbeiten scheint eine entmutigende Aufgabe zu sein. Manchmal ist es so. Aber oft ist das nicht so. Das Lesen einer rein mathematischen Arbeit ist normalerweise eine mühsame Aufgabe. Das Lesen empirischer Arbeiten, die die Zuverlässigkeit einer Methodik bestimmen, kann schwierig sein. Zum Beispiel verwenden Biostatistik und Ökonometrie völlig unterschiedliche Methoden, und es ist ziemlich schwierig, die in einem bestimmten Bereich verwendeten Methoden gut zu verstehen, um genau zu verstehen, wo sie angewendet werden können und welche Nachteile sie haben. Das Lesen empirischer Werke, um zu verstehen, was sie sagen, ist normalerweise recht einfach.

Wenn Sie den Auszug und die Schlussfolgerung lesen und dann auf der Suche nach interessanten Punkten (Grafiken, Tabellen, Methodenfehler usw.) durch die Arbeit blättern, reicht dies in den meisten Fällen aus, um zu verstehen, ob die populären Aussagen mit dem übereinstimmen, was geschrieben steht Bei der Arbeit. In meiner idealen Welt könnte dies verstanden werden, indem man nur den Auszug liest, aber oft zeigen die Werke in Auszügen viel stärkere Aussagen als diejenigen, die im Hauptteil des Werkes gegeben sind, so dass Sie zumindest durch das Werk scrollen müssen.

Vielleicht bin ich naiv, aber ich denke, der Hauptgrund für das Auftreten falscher Meme ist, dass das Überprüfen der Quellen komplizierter und beängstigender erscheint als es tatsächlich ist. Ein eindrucksvolles Beispiel hierfür ist ein Artikel in der Zeitschrift Quartz über das Fehlen geschlechtsspezifischer Unterschiede bei den Gehältern in Technologiebereichen, in dem viele Quellen zitiert wurden, in denen genau das Gegenteil festgestellt wurde . Twitter summte von Leuten, die sagten, der Unterschied zwischen den Geschlechtern sei verschwunden. Als ich einen Beitrag veröffentlichte, in dem ich einfach die Werke zitierte, auf die verwiesen wurde, sagten viele dieser Leute, dass ihre ursprüngliche Aussage falsch war. Es ist gut, dass sie bereit sind, eine Korrektur in ihren eigenen Worten zu schreiben, aber soweit ich das beurteilen kann, hat keiner von ihnen die Daten selbst gelesen, obwohl aus den Grafiken und Tabellen deutlich wurde, wie der Autor des Originalartikels über Quarz seine Meinung ohne Rücksicht auf sie fördert auf die Auswahl der dafür geeigneten Artikel.