Muitas vezes, pode-se encontrar afirmações de que as afirmações feitas por algum meme são respaldadas por "pesquisa" ou "ciência". Mas quando começo a ler os estudos, geralmente os dados contradizem as afirmações. Aqui estão alguns exemplos novos que me deparei.
Efeito Dunning-Krueger
A versão científica popular do efeito Dunning-Krueger soa para que, quanto menos alguém souber algo sobre um tópico escolhido, mais seu conhecimento lhe parecer. De fato, a declaração de Dunning e Kruger não é tão forte. O trabalho científico original não é mais do que a maioria de suas interpretações incorretas da ciência popular, e você pode ter uma idéia das declarações dos cientistas estudando as quatro figuras do artigo. Nesses gráficos, a habilidade percebida, ou habilidade percebida, indica uma classificação subjetiva, e a habilidade real, ou habilidade real, é o resultado do teste.
Em dois dos quatro casos, é óbvia uma correlação positiva entre as habilidades percebidas e as reais, o que contradiz o conceito de ciência popular do efeito Dunning-Krueger. Uma explicação plausível do porquê de as habilidades percebidas serem concisas, especialmente na parte inferior do gráfico, é que poucas pessoas desejam classificá-las como abaixo da média ou como a melhor. Em outros dois casos, a correlação é quase zero. É possível que esse efeito funcione de maneira diferente para tarefas diferentes ou que a amostra seja muito pequena e que a diferença entre tarefas diferentes esteja dentro do ruído. Além disso, esse efeito pode ocorrer devido às especificidades da amostra de sujeitos (estudantes de Cornell, que provavelmente demonstram habilidades acima da média em muitas áreas). Se você procurar uma descrição do efeito na Wikipedia, dirá que a reprodução dessa experiência no leste da Ásia deu o resultado oposto (as habilidades percebidas são mais baixas que as reais, e quanto maior a habilidade, maior a diferença) e que esse efeito é provavelmente um artefato da cultura americana. mas, ao mesmo tempo, o link leva a um artigo que menciona uma metanálise da autoconfiança do Leste Asiático; portanto, esse pode ser outro exemplo de citação incorreta. Ou este é apenas o link errado. De qualquer forma, esse efeito não significa que quanto mais as pessoas sabem, menos, na sua opinião, seus conhecimentos.
Renda e felicidade
É geralmente aceito que o dinheiro não faz as pessoas felizes. Quanto dinheiro deve ser suficiente - depende de quem você pergunta, mas geralmente eles falam sobre rendimentos de US $ 10, US $ 30, US $ 40 e US $ 75 mil por ano. No momento, uma pesquisa no Google mostra que o valor após o qual o aumento da renda não afeta mais a felicidade é de US $ 75.000 por ano.
Nota perev.: é bastante difícil transferir sua renda para nossas realidades. Você pode avaliar o poder de compra por um método bastante popular como o índice Big Mac e, em seguida, as estimativas aproximadas serão as seguintes. Se você acredita na calculadora on-line, nas mãos de uma renda de US $ 75.000 por ano, uma pessoa receberá uma média de US $ 53.500. Na bigmax, isso corresponderá aproximadamente a uma renda mensal (como estamos acostumados a pensar) de 130.000 rublos "limpos".
Mas isso não é apenas errado - esse erro
persiste para todos os países estudados .
Existe uma correlação de felicidade e renda, e esse não é o resultado de nenhum estudo especialmente selecionado. Os resultados são salvos após cinco pesquisas consecutivas da World Values Survey realizadas entre 1981-1984, 1989-1993, 1994-1999, 2000-2004 e 2005-2009, e três repetições das pesquisas da Pew Global Attitudes Survey para 2002, 2007, 2010, cinco repetições do Programa Internacional de Pesquisa Social para 1991, 1998, 2001, 2007, 2008 e um grande estudo Gallup.
No gráfico acima, a receita é exibida em uma escala logarítmica. Se você selecionar um país e criar um gráfico de linhas, obterá
algo como o seguinte :
Como em todos os gráficos logarítmicos, a impressão é que a curva deve estar quase alinhada e chegar a algo assim:
Esta é uma imagem real de um artigo que afirma que a renda não faz as pessoas felizes. Gráficos semelhantes, semelhantes aos logarítmicos, que se alinham ao longo do tempo são bastante comuns. Tente pesquisar a frase "
renda com felicidade ". Meu artigo favorito é aquele em que as pessoas que ganham dinheiro suficiente estão no topo da escala. Aparentemente, existe uma quantidade de dinheiro que não apenas o faz feliz, mas também o torna o mais feliz possível para uma pessoa.
Como no caso de Dunning-Krueger, você pode ver os gráficos em artigos científicos e ver o que é o quê. Nesse caso, é mais fácil entender por que as pessoas estão divulgando as informações erradas, pois é muito fácil entender mal os dados criados em uma escala linear.
Adaptação hedônica e felicidade
A idéia de que as pessoas se afastam dos problemas (e das emoções positivas) e retornam a um nível fixo de felicidade entrou na consciência popular depois que Daniel Gilbert a descreveu em um
livro popular .
Mas mesmo sem estudar a literatura sobre adaptação a eventos adversos, a seção anterior do artigo já pode levantar certas questões para essa ideia. Se as pessoas se afastam de eventos desagradáveis e agradáveis, como o aumento da renda aumenta a felicidade de uma pessoa?
Acontece que a idéia de se adaptar a eventos desagradáveis e retornar ao nível anterior de felicidade é um mito. Embora os efeitos específicos variem dependendo da natureza do evento,
incapacidade ,
divórcio ,
perda do parceiro ,
perda do trabalho têm um efeito duradouro no nível de felicidade. Perder um emprego é fácil de corrigir, mas o impacto desse evento persiste mesmo depois que as pessoas encontram trabalho. Aqui citei apenas quatro estudos, mas uma
meta-análise da literatura mostra que os resultados são confirmados em todos os estudos conhecidos.
O mesmo vale para eventos agradáveis. Embora seja geralmente aceito que ganhar na loteria não deixa as pessoas mais felizes,
acontece que não é assim .
Nos dois casos, pesquisas transversais iniciais mostraram a probabilidade de que casos extremos, como ganhar na loteria ou obter incapacidade, não tenham um efeito duradouro na felicidade. Porém, estudos mais longos que estudam certas personalidades e medem a felicidade de uma pessoa, enquanto diferentes eventos acontecem com ele, mostram o resultado oposto - os eventos que ocorrem afetam a felicidade. Esses resultados geralmente não são novos (alguns deles apareceram antes mesmo do lançamento do livro de Daniel Gilbert), mas os resultados mais antigos são baseados em pesquisas menos rigorosas e continuam a se espalhar mais rapidamente do que em corrigir novos.
Sistemas de tipos
Infelizmente, declarações falsas sobre pesquisa e evidência não se limitam aos memes populares da ciência. Eles também são encontrados no desenvolvimento de software e hardware.
Programadores que duvidam do valor dos sistemas de tipos são o equivalente tecnológico dos oponentes da vacinaçãoEu vejo essas coisas pelo menos uma vez por semana. Escolhi este exemplo não porque é particularmente flagrante, mas porque é típico. Se você ler no Twitter alguns dos fervorosos defensores da programação funcional, poderá encontrar periodicamente declarações sobre a existência de evidências empíricas sérias e estudos abrangentes que apoiam a eficácia dos sistemas de tipos.
No entanto, uma
revisão das evidências empíricas mostra que essas evidências são em sua maioria incompletas e, em outros casos, ambíguas. De todos os memes falsos, isso, na minha opinião, é o mais difícil de entender. Em outros casos, posso imaginar um mecanismo plausível de como esses resultados podem ser mal interpretados. “A comunicação é mais fraca do que o esperado” pode se transformar em “a comunicação se mostrou oposta ao esperado”, o logaritmo pode parecer uma função assintótica e os resultados preliminares obtidos por métodos dúbios podem se propagar mais rapidamente do que os estudos subsequentes e melhor concluídos. Mas não tenho certeza de qual é a conexão entre evidências e opiniões neste caso.
Isso pode ser evitado?
Pode-se entender por que os memes falsos se espalham tão rapidamente, mesmo que contradigam diretamente uma fonte confiável. Ler artigos científicos pode parecer uma tarefa assustadora. Às vezes é. Mas muitas vezes isso não é assim. Ler um trabalho puramente matemático é geralmente uma tarefa tediosa. Ler o trabalho empírico que determina a confiabilidade de uma metodologia pode ser difícil. Por exemplo, bioestatística e econometria usam métodos completamente diferentes, e é muito difícil começar a entender bem o conjunto de métodos usados em uma área específica para entender exatamente onde eles podem ser aplicados e quais são suas desvantagens. Mas ler trabalhos empíricos simplesmente para entender o que eles estão dizendo é geralmente bastante fácil.
Se você ler o trecho e a conclusão e, em seguida, percorrer o trabalho em busca de pontos interessantes (gráficos, tabelas, falhas de metodologia etc.), na maioria dos casos isso será suficiente para entender se as declarações populares coincidem com o que está escrito no trabalho. No meu mundo ideal, isso pode ser entendido lendo apenas o trecho, mas muitas vezes os trabalhos indicam declarações muito mais fortes nos trechos do que aquelas que são dadas no corpo do trabalho, então você precisa pelo menos rolar o trabalho.
Talvez eu seja ingênuo, mas acho que a principal razão para o aparecimento de memes falsos é que verificar as fontes parece mais complicado e assustador do que realmente é. Um exemplo impressionante disso é o artigo da revista Quartz sobre a ausência de diferenças de gênero nos salários nas áreas de tecnologia, em que foram citadas
muitas fontes que afirmavam exatamente o oposto . O Twitter ecoou de pessoas dizendo que a diferença de gênero havia desaparecido. Quando publiquei um post no qual simplesmente citei os próprios trabalhos referenciados, muitas dessas pessoas disseram que sua declaração inicial era incorreta. É bom que eles estejam prontos para escrever uma correção com suas próprias palavras, mas até onde eu sei, nenhum deles leu os dados, embora tenha ficado claro nos gráficos e tabelas como o autor do artigo original no Quartz promove sua opinião sem se importar. na seleção de artigos adequados.