Il problema con la scienza sono gli scienziati

Cinque anni fa, l'astrofisico e divulgatore scientifico Neil deGrasse Tyson ha twittato un tweet molto memorabile e degno di citazione:

La Terra ha bisogno di un Paese virtuale: #Razionalità, con una Costituzione a una riga: tutta la politica deve essere basata sul peso dell'evidenza

- Neil deGrasse Tyson (@neiltyson) 29 Giugno 2016

Il mondo ideale di Tyson ha attirato molte persone affaticate dalle politiche emotive, istintive e dalla guerra politica tribale che avevano invaso ogni arena della vita pubblica, compresa la scienza. Ha attirato molti dei suoi colleghi scienziati, persone addestrate a pensare in modo obiettivo e testare ipotesi basate su osservazioni sul mondo naturale.

L'unico problema: l'enorme peso delle prove dimostra perché il paese virtuale Rationalia semplicemente non accadrà mai.

Questo perché per gli esseri umani, pensare razionalmente richiede un'enorme quantità di energia e sforzo. Di conseguenza, la maggior parte delle volte non ci preoccupiamo. Invece, la stragrande maggioranza del nostro pensiero è guidata completamente dalla nostra intuizione: i nostri soli istinti senza nessuno di quel fastidioso pensiero razionale che interferisce.

Questa dicotomia è spiegata magistralmente nei minimi dettagli dal premio Nobel Daniel Kahneman nel suo libro Pensare in fretta e lentamente, e trattato con particolare attenzione alle divisioni politiche nel capolavoro di Jonathan Haidt La mente dei giusti. Entrambi sono opere fantastiche di per sé e forniscono spiegazioni affascinanti sul perché le persone hanno opinioni diverse e perché è così difficile cambiarle.

Ancora più importante, questa dicotomia cognitiva si applica a tutti, anche agli scienziati. Ciò potrebbe sorprendere alcuni (compresi alcuni scienziati, a quanto pare), poiché il media e politici hanno ritratto gli scienziati (almeno quelli con cui sono d'accordo) come intrisi di una capacità magica di discernere e pronunciare la verità assoluta.

Questo non potrebbe essere più lontano dalla realtà. Dico spesso alle persone che la differenza tra uno scienziato e la persona media è che uno scienziato è più consapevole di ciò che non sa del proprio campo specifico, mentre la persona media non sa ciò che non sa. In altre parole, tutti soffrono di un'ignoranza schiacciante, ma gli scienziati (si spera) di solito sono più consapevoli della loro profondità. Occasionalmente potrebbero avere un'idea su come aumentare leggermente un particolare corpus di conoscenze e talvolta quell'idea potrebbe persino rivelarsi vincente. Ma per la maggior parte trascorrono il loro tempo a pensare a un profondo abisso di conoscenza specifico del loro campo.

Gli scienziati sono spesso ostacolati dai loro anni di esperienza e dall'intuizione potenzialmente fuorviante che si è sviluppata di conseguenza. Nel libro Cacciatore di virus, gli autori CJ Peters e Mark Olshaker raccontano come un ex direttore del CDC abbia osservato che "i giovani ufficiali inesperti dell'EIS (Epidemic Intelligence Service) che il CDC normalmente inviava per indagare su focolai di malattie misteriose ed epidemie avevano in realtà qualche vantaggio sui loro anziani più esperti e stagionati. Pur avendo una formazione di prim'ordine e il supporto dell'intera organizzazione CDC, non avevano visto abbastanza per avere opinioni prestabilite e avrebbero quindi potuto essere più aperti a nuove possibilità e avere l'energia per perseguirle". Gli esperti sono anche terribili nel fare previsioni, e come spiegato dal ricercatore e autore Philip Tetlock nel suo libro Giudizio politico esperto, non sono più accurati nelle previsioni rispetto alla persona media. Più recenti fallimenti dei modelli di previsione della pandemia hanno solo rafforzato questa conclusione.

La maggior parte degli scienziati di successo può far risalire i loro successi coronati al lavoro che si è verificato all'inizio della loro carriera. Ciò accade, non solo perché gli scienziati ottengono maggiore sicurezza sul lavoro, ma perché vengono ostacolati dalle proprie esperienze e pregiudizi. Quando ero un tecnico di laboratorio alla fine degli anni '90, ricordo di aver chiesto consiglio a un immunologo su un esperimento che stavo pianificando. Ha finito per darmi un sacco di ragioni per cui non c'era un buon modo per fare quell'esperimento e ottenere informazioni utili. Ho raccontato a un post-dottorato di questo incontro e ricordo che lei ha detto “Non ascoltarlo. Quel ragazzo può dissuaderti dal fare qualsiasi cosa”. Gli scienziati esperti sono profondamente consapevoli di ciò che non funziona e ciò può comportare una riluttanza a correre dei rischi.

Gli scienziati operano in un ambiente altamente competitivo in cui sono costretti a passare la maggior parte del loro tempo a cercare finanziamenti per la ricerca scrivendo infinite sovvenzioni, la stragrande maggioranza delle quali non è finanziata. Per essere competitivi per questo pool limitato, i ricercatori danno il tocco più positivo al loro lavoro e pubblicano i loro risultati più positivi. Anche se lo studio devia rispetto a quanto originariamente pianificato, il manoscritto risultante raramente si legge in questo modo. E queste pressioni spesso fanno sì che l'analisi dei dati rientri in uno spettro incline all'errore dall'enfatizzare in modo più innocente i risultati positivi all'ignorare i dati negativi o contrari alla vera e propria fabbricazione. Esempi dettagliati di ciò sono forniti dall'autore Stuart Ritchie nel suo libro Fantascienza: come frode, pregiudizi, negligenza e clamore minano la ricerca della verità. Non solo Ritchie spiega come la scienza venga distorta dalle pressioni per il riconoscimento e il finanziamento da parte di scienziati ben intenzionati, ma entra in dettagli cruenti su alcuni dei truffatori più prolifici. Un'altra risorsa eccellente che copre errori scientifici e illeciti di ricerca è il sito web retrazione Guarda. L'enorme numero di documenti ritirati, molti dagli stessi scienziati, evidenziare l'importanza di documentare e attaccare le frodi scientifiche.

I problemi con la segnalazione e la replicabilità dei dati di ricerca sono noti da anni. Nel 2005, il professor John Ioannidis di Stanford, tra gli scienziati più citati, ha pubblicato uno degli articoli più citati (oltre 1,600), Perché la maggior parte dei risultati di ricerca pubblicati sono falsi. Nello studio, Ioannidis ha utilizzato simulazioni matematiche per mostrare “che per la maggior parte dei progetti e delle impostazioni di studio, è più probabile che un'affermazione di ricerca sia falsa che vera. Inoltre, per molti campi scientifici attuali, i risultati della ricerca dichiarata possono spesso essere semplicemente misure accurate del pregiudizio prevalente". Offrì anche Ioannidis sei corollari tratto dalle sue conclusioni: 

1. Più piccoli sono gli studi condotti in un campo scientifico, meno è probabile che i risultati della ricerca siano veri.
2. Più piccole sono le dimensioni dell'effetto in un campo scientifico, meno è probabile che i risultati della ricerca siano veri.
3. Maggiore è il numero e minore è la selezione delle relazioni testate in un campo scientifico, meno è probabile che i risultati della ricerca siano veri.
4. Maggiore è la flessibilità nei progetti, definizioni, risultati e modalità analitiche in un campo scientifico, meno è probabile che i risultati della ricerca siano veritieri.
5. Maggiori sono gli interessi e i pregiudizi finanziari e di altro tipo in un campo scientifico, meno è probabile che i risultati della ricerca siano veritieri.
6. Più caldo è un campo scientifico (con più team scientifici coinvolti), meno è probabile che i risultati della ricerca siano veri.

Se guardi attentamente l'elenco, 5 e 6 dovrebbero saltare fuori e urlarti contro. Ecco uno sguardo più da vicino:

“Corollario 5: maggiori sono gli interessi e i pregiudizi finanziari e di altro tipo in un campo scientifico, meno è probabile che i risultati della ricerca siano veritieri. I conflitti di interesse e i pregiudizi possono aumentare i pregiudizi, u. I conflitti di interesse sono molto comuni nella ricerca biomedica e in genere vengono riportati in modo inadeguato e scarso. Il pregiudizio potrebbe non avere necessariamente radici finanziarie. Gli scienziati in un determinato campo possono essere prevenuti semplicemente a causa della loro fede in una teoria scientifica o dell'impegno per le proprie scoperte (enfatizzare il mio). Molti studi universitari, altrimenti apparentemente indipendenti, possono essere condotti per nessun altro motivo se non per fornire qualifiche a medici e ricercatori per la promozione o il mandato. Tali conflitti non finanziari possono anche portare a risultati e interpretazioni riportati distorti. Ricercatori prestigiosi possono sopprimere attraverso il processo di revisione tra pari la comparsa e la diffusione di scoperte che confutano le loro scoperte, condannando così il loro campo a perpetuare falsi dogmi. L'evidenza empirica sull'opinione di esperti mostra che è estremamente inaffidabile".

“Corollario 6: più un campo scientifico è caldo (con più team scientifici coinvolti), meno è probabile che i risultati della ricerca siano veri. Questo corollario apparentemente paradossale segue perché, come detto sopra, il Il PPV (valore predittivo positivo) dei risultati isolati diminuisce quando molti team di ricercatori sono coinvolti nello stesso campo.Questo può spiegare perché occasionalmente assistiamo a una grande eccitazione seguita rapidamente da gravi delusioni in campi che attirano un'ampia attenzione. Con molti team che lavorano sullo stesso campo e con la produzione di enormi dati sperimentali, il tempismo è essenziale per battere la concorrenza. Così, ogni squadra può dare la priorità a perseguire e diffondere i suoi risultati "positivi" più impressionanti... "

Gli scienziati prevenuti a causa delle loro convinzioni, motivati ​​dal "calore" del campo, e quindi dare la priorità ai risultati positivi, sono tutte fonti di pregiudizio palesemente ovvie nella ricerca SARS-CoV-2. Ioannidis e colleghi hanno pubblicato sul esplosione della ricerca pubblicata SARS-CoV-2, rilevando "210,863 articoli rilevanti per COVID-19, che rappresentano il 3.7% dei 5,728,015 articoli in tutta la scienza pubblicati e indicizzati in Scopus nel periodo dal 1 gennaio 2020 al 1 agosto 2021". Gli autori di articoli relativi al COVID-19 erano esperti in quasi tutti i campi, inclusi "pesca, ornitologia, entomologia o architettura". Entro la fine del 2020, Ioannidis ha scritto, "solo l'ingegneria automobilistica non aveva scienziati che pubblicavano su COVID-19. All'inizio del 2021, anche gli ingegneri automobilistici hanno detto la loro". Altri hanno anche commentato il “covidizzazione"Di riparazioni, evidenziando la riduzione della qualità della ricerca poiché la mania di COVID ha spinto i ricercatori da campi non correlati verso il gioco più caldo e redditizio della città.

Come ho discusso in due post precedenti, mascheratura universale ed segnalazione dei danni causati dal COVID ai bambini sono stati irrimediabilmente politicizzati e distorti a causa dei pregiudizi dilaganti dei media, dei politici, degli scienziati e delle organizzazioni di salute pubblica. Ma il vero colpevole potrebbe essere il pubblico stesso e la cultura della sicurezza del primo mondo, a rischio zero, che ha incoraggiato tutti questi attori a esagerare i danni per forzare cambiamenti comportamentali nei non conformi. Inoltre, la maggior parte delle persone compiacenti che stanno "prendendo sul serio la pandemia" vogliono sapere che tutti i sacrifici che hanno fatto ne sono valsi la pena. 

Tuttavia, gli scienziati e i media sono più che felici di farlo consegnare:

“Immaginate di essere uno scienziato e di sapere che una conclusione favorevole del vostro studio porterebbe a un riconoscimento immediato da parte del New York Times, della CNN e di altri organi di stampa internazionali, mentre un risultato sfavorevole porterebbe ad aspre critiche da parte dei vostri coetanei, attacchi personali e censura sui social media e difficoltà a pubblicare i risultati. Come risponderebbe qualcuno a questo?"

La risposta è ovvia. Il desiderio schiacciante di un pubblico terrorizzato di avere prove di interventi che eliminino efficacemente il rischio di infezione spingerà inevitabilmente gli scienziati a fornire tali prove. Idealmente, un riconoscimento di questo pregiudizio comporterebbe un aumento dello scetticismo da parte di altri scienziati e organi di stampa, ma ciò non è accaduto. Esagerato   of efficacia di interventi e danni esagerati promuovere la loro accettazione sono diventati la norma nella segnalazione di pandemie.

Come ho discusso nel post precedente, il modo migliore per mitigare i pregiudizi della ricerca è che i ricercatori invitino partner neutrali a replicare il lavoro e collaborare su ulteriori studi. La possibilità di rendere tutti i dati disponibili al pubblico e ad altri scienziati invita anche a revisioni critiche che sono crowd-sourced e quindi potenzialmente più accurate e meno distorte. La disponibilità pubblica di set di dati e documenti ha comportato il miglioramento di previsione della pandemia e ha portato il possibilità di un'origine di perdita di laboratorio per SARS-CoV-2 dalle ombre della teoria della cospirazione e nella luce pubblica.

Come risultato di dati aperti e documentazione trasparente, altri si sono lamentati del fatto che queste risorse siano state utilizzate in modo improprio scienziati da poltrona o scienziati impegnati sconfinamento epistemico al di fuori dei rispettivi campi, risultando in un mucchio enorme e confuso di informazioni fuorvianti. Eppure, anche se il processo della scienza è confinato solo agli “esperti”, la stragrande maggioranza degli studi produce ben poco informazioni preziose o accurate ad altri ricercatori o al pubblico in generale.

Solo attraverso una dura selezione naturale e un processo di replica tra pari le idee migliori sopravvivono oltre il loro clamore iniziale. È anche importante notare che gruppi di ricercatori in un campo particolare possono essere così paralizzati da pregiudizi interni e politici e da pensieri di gruppo tossici che solo quelli al di fuori del loro campo sono in grado di richiamare l'attenzione sul problema. Pertanto, la capacità di altri scienziati e del pubblico di aiutare a lungo termine, il processo correttivo della scienza è il modo migliore per avvicinarsi alla verità, nonostante i nostri difetti collettivi.

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