John Oliver explique de façon hilarante les mauvais médias scientifiques

Source: Capture d'écran John Oliver YouTube Video

La plupart des nouvelles d'aujourd'hui regorgent de NOUVELLES CONSTATATIONS SCIENTIFIQUES. Devriez-vous faire attention à ces rapports?

John Oliver a récemment fait un travail formidable (et aussi incroyablement hilarant) de vous dire les ficelles du métier en évaluant ce qu'on vous dit de ces nouvelles découvertes brillantes. Vous pouvez trouver le clip vidéo d'Oliver sur les études scientifiques ici.

Le thème principal est celui-ci: les résultats de Whiz-bang vous font remarquer, donc les scientifiques sont sous pression non seulement pour publier leur travail mais aussi pour que leur travail soit rapporté sur les médias populaires. Et cela signifie parfois des résultats de recherche bâclés mais SENSATIONNELS.

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Le pouvoir persuasif des communiqués de presse : Pour attirer l'attention sur leur travail, les laboratoires scientifiques et les revues scientifiques envoient régulièrement des communiqués de presse sur les nouvelles découvertes. Mais comme le jeu proverbial du téléphone, au moment où l'étude est résumée pour le communiqué de presse, puis résumée à nouveau par les médias, les résultats sont déformés sérieusement (et parfois hilarante).

Oliver donne plusieurs exemples hilarants d'une étude qui n'a trouvé aucune différence dans les taux de prééclampsie entre les femmes enceintes qui ont mangé du chocolat avec différents contenus flavonoïdes. Il décrit également un article du magazine Time qui affirme qu'une étude a trouvé que les pets odorants préviennent le cancer … sauf que l'étude en question ne mentionne ni le cancer ni les pets.

Toutes les études scientifiques ne sont pas de haute qualité : Pour être publiées, les études scientifiques doivent passer l'examen par les pairs, c'est-à-dire que les hypothèses, les méthodes, les analyses et les résultats doivent être révisés par des experts dans le domaine. correctement. Les revues scientifiques diffèrent dans les niveaux de normes auxquels le travail est tenu pendant l'examen. Cela signifie que si un article est rejeté dans un journal rigoureux, le même article peut être soumis à un article avec des critères de publication moins rigoureux.

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P-hacking : Cela signifie exploiter des données pour découvrir des modèles statistiquement significatifs mais dénués de sens. Oliver décrit comment l'exploration de données a fini par trouver des corrélations entre manger du chou et avoir un nombril «innie», sans avoir d'abord imaginé une hypothèse spécifique quant à la causalité sous-jacente.

Les expériences simples et la petite taille d'échantillon sont vraiment trompeuses : les gens sont en fait assez intelligents quand il s'agit de se méfier des résultats d'expériences simples, en particulier celles basées sur de petits échantillons. Nous embrassons intuitivement la loi des grands nombres . En termes simples, la loi des grands nombres stipule que les résultats d'expériences répétées (ou d'expériences basées sur des échantillons de grande taille) donneront des résultats plus précis que des expériences simples (ou basées sur de petites tailles d'échantillons).

Supposons que quelqu'un vous dise que les gens de la côte ouest sont plus grands que les gens du Midwest. Selon vous, quelle serait la source de résultats plus fiables, une étude comparant 100 Californiens à 100 Iowans, ou une étude basée sur 100 000 Californiens et 100 000 Iowans? La plupart des gens font intuitivement confiance à ces derniers plus que les premiers, tout comme la loi des grands nombres indique que nous devrions. Nous soupçonnons que des études simples avec de petits échantillons sont plus susceptibles d'obtenir des résultats de truies qui ne peuvent pas être reproduits. Nous aurions donc plus de confiance si une telle étude était répétée avec d'autres échantillons de Californie et d'Iowa. Si le résultat se maintenait à travers plusieurs répétitions, nous aurions plus de confiance en lui.

Le problème est qu'il n'y a pas de gloire – et pas de financement – à faire des répétitions. Il est extraordinairement difficile d'obtenir des reproductions publiées, donc les faire est un moyen sûr de s'assurer que vous n'obtenez jamais de permanence. Ainsi des résultats inattendus inattendus d'une nouvelle étude sont rapportés comme des faits scientifiques.

Les scientifiques savent qu'ils ne doivent pas accorder trop de confiance aux études individuelles jusqu'à ce que leurs résultats soient évalués dans un contexte plus large de toutes les recherches qui ont lieu dans ce domaine. Ainsi, quand vous entendez un lanceur de nouvelles rapporter des RÉSULTATS EXCEPTIONNELS EXCEPTIONNELS D'UNE NOUVELLE ÉTUDE, vous devriez aussi penser à vous-même: «J'aimerais voir cela reproduit plusieurs fois et dans de nombreux laboratoires indépendants.

Mettre tous ensemble

Un dernier exemple hilarant montre ce qui se passe quand toutes ces erreurs sont commises. Un chercheur a réussi à publier des résultats censés montrer que la déshydratation altère autant la conduite que l'alcool. L'étude a été truffée de problèmes (dont un échantillon de 12) et a ensuite été rétractée. Mais pas avant de faire le tour à la télévision, la radio, Internet et la presse écrite.

Après tout cela, vous pourriez penser que vous ne devriez jamais prêter attention à des découvertes scientifiques. Faux! Regardez la vidéo hilarante d'Oliver sur les études scientifiques et devenez plus intelligente dans l'évaluation des nouvelles scientifiques.

Droit d'auteur Dr. Denise Cummins 11 mai 2016

Le Dr Cummins est un psychologue de recherche, un membre élu de l' Association for Psychological Science , et l'auteur de Good Thinking: Sept idées puissantes qui influencent notre façon de penser.

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