Skip to content

搞英语 → 看世界

翻译英文优质信息和名人推特

Menu
  • 首页
  • 作者列表
  • 独立博客
  • 专业媒体
  • 名人推特
  • 邮件列表
  • 关于本站
Menu

“你不需要相信科学,因为你可以测试它。” – 但是你能吗?

Posted on 2022-04-11

考虑电视天气预报——每天,有人会出现在您的电视上,并预测您所在地区未来几天的天气情况。每个人都知道天气预报永远不会 100% 准确。有时它说会下雨,但实际上没有。但他们大多会做对,所以人们会听天气预报说什么,因为它很有用。如果他们经常出错,人们就会停止倾听,因为它没有用处。

对于除了科学家之外的每个人,他们与科学的关系都与此非常相似。他们会倾听科学家所说的话,并且随着时间的推移,他们会评估他们所说的话是否符合他们对真实情况的看法。如果他们经常被认为是错误的,那么信任就会下降。

“但那是错误的!”你可能认为; “如果你不同意科学,你应该去测试它并证明你的观点!科学有方法论、实验、同行评议等等!你应该相信科学的方法和数据,而不是你有偏见和有限的个人看法!” ——但是这样问合理吗?

我们几乎所有的科学知识是:

  • 用英文写的
  • 甚至需要大量专业知识才能理解
  • 范围从不切实际到完全无法复制

没关系!科学论文的目的是让其他科学家阅读和复制,而不是大街上的普通人。即使是科学家自己也不得不依赖他们专业知识之外的科学领域的信任。人们家里没有粒子加速器,也没有深度学习 GPU,地下室也没有成千上万的人愿意对新药进行双盲测试。

相信科学也是一个信任问题,就像新闻一样

很明显,相信科学是信任机构的问题,而不是真正理解和复制科学。从这个角度来看,科学界与报道名人八卦的电视频道没有太大区别。

这些方法大相径庭,但信息传递给普通人的方式却非常相似。比较这两种说法:

  • “X 频道报道艺人 Y 与她的律师有染”
  • “X大学的科学家说农药Y会增加患癌症的风险”

在这两种情况下,您都无法真正亲身验证真相。你不能只打电话给艺术家 Y 并问他是否有外遇,就像你不能让一组人接触某种杀虫剂,同时给另一组人安慰剂并观察他们一段时间,看看他们是否得了癌症比安慰剂组更频繁。

由于不可能真正理解和复制现代科学,人们需要选择信任的机构。

选择值得信赖的机构

人们应该如何选择这些机构?与天气预报不同,人们不能仅仅将科学家的说法与他们的个人经验进行比较来决定信任谁。他们的样本数据太小了。

考虑决定是否接种 Covid 疫苗。对于疫苗是否有效,人们可能会有非常不同的个人经历。 A 可能认识许多不同的健康年轻人,他们接种了疫苗,但仍然接种并死亡。同时,B 人可能认识几个接种疫苗并在暴露后幸存下来的老年人。

这些个人经历​​并不直接与科学共识相矛盾。共识只是说疫苗会增加你的生存几率,但它们没有 100% 的成功率。然而,如果 A 是另类 alt-science 新闻媒体的常客,她的个人经历将与她的媒体说疫苗不起作用的说法完全一致。她的朋友、家人和值得信赖的政客可能也有同样的想法。

在足够大的数字中,科学共识表明,疫苗确实可以降低死亡率。但亲眼目睹大数据是只有科学家才能做的事情。对于其他所有人来说,这变成了信任衡量和报告死亡率的机构的问题。

如果无法看出什么是真实的来决定信任哪个机构,人们应该怎么做?

我真的不能告诉你应该信任哪些机构,但我希望能说服你表现出同理心。人们可以有完全不同的观点,但他们的观点可以完全符合他们所经历的现实以及他们从他们信任的机构那里得到的消息。你的气候变化否认朋友只是在另一个泡沫中。不要说他傻。他大概还是个不错的人。

来源: https://vaghetti.dev/posts/science/

本站文章系自动翻译,站长会周期检查,如果有不当内容,请点此留言,非常感谢。
  • Abhinav
  • Abigail Pain
  • Adam Fortuna
  • Alberto Gallego
  • Alex Wlchan
  • Answer.AI
  • Arne Bahlo
  • Ben Carlson
  • Ben Kuhn
  • Bert Hubert
  • Bits about Money
  • Brian Krebs
  • ByteByteGo
  • Chip Huyen
  • Chips and Cheese
  • Christopher Butler
  • Colin Percival
  • Cool Infographics
  • Dan Sinker
  • David Walsh
  • Dmitry Dolzhenko
  • Dustin Curtis
  • Elad Gil
  • Ellie Huxtable
  • Ethan Marcotte
  • Exponential View
  • FAIL Blog
  • Founder Weekly
  • Geoffrey Huntley
  • Geoffrey Litt
  • Greg Mankiw
  • Henrique Dias
  • Hypercritical
  • IEEE Spectrum
  • Investment Talk
  • Jaz
  • Jeff Geerling
  • Jonas Hietala
  • Josh Comeau
  • Lenny Rachitsky
  • Liz Danzico
  • Lou Plummer
  • Luke Wroblewski
  • Matt Baer
  • Matt Stoller
  • Matthias Endler
  • Mert Bulan
  • Mostly metrics
  • News Letter
  • NextDraft
  • Non_Interactive
  • Not Boring
  • One Useful Thing
  • Phil Eaton
  • Product Market Fit
  • Readwise
  • ReedyBear
  • Robert Heaton
  • Ruben Schade
  • Sage Economics
  • Sam Altman
  • Sam Rose
  • selfh.st
  • Shtetl-Optimized
  • Simon schreibt
  • Slashdot
  • Small Good Things
  • Taylor Troesh
  • Telegram Blog
  • The Macro Compass
  • The Pomp Letter
  • thesephist
  • Thinking Deep & Wide
  • Tim Kellogg
  • Understanding AI
  • 英文媒体
  • 英文推特
  • 英文独立博客
©2025 搞英语 → 看世界 | Design: Newspaperly WordPress Theme