Adevărul despre adevărul Junk Science for Science
„Cu cât logica noastră este mai rea, cu atât sunt mai interesante consecințele pe care le dă naștere”. B. Russell
pagini
Vineri, 29 ianuarie 2016
Știința junk pentru Stiinta
Fenomenul Știința junk este întotdeauna fascinant! Mă refer la o lucrare sau o teorie întreagă care încearcă să dea impresia că este științifică și care, privită de la distanță, reușește adesea. La o inspecție mai atentă, totuși, aceste lucrări se dovedesc a fi extrem de aplatizate din punct de vedere intelectual, bazate pe date sau gânduri selectate în mod arbitrar și pe gunoi incomplet din punct de vedere logic. Știința junk încearcă să imite știința fără a fi umplut cu conținut și de multe ori pentru a confirma o viziune asupra lumii care este acceptabilă pentru autorul său. A existat un exemplu de carte ilustrată a acestui fenomen aici în blog pe tema „Originea vieții”, dar Știința junk abundă și peste tot. În domeniul fizicii, există „energie liberă” sau alternative la teoria relativității, farmacia are un coș loial și trashy pe fundul său, cu homeopatie, iar filosofia poate aștepta cu nerăbdare „obiectivismul” à la Ayn Rand. Știința junk este jenant în cel mai bun caz, periculos în cel mai rău caz. Dar acel cineva Știința junk ar putea să o folosească pentru a promova gândirea științifică în public, nu aș fi venit niciodată cu această idee până astăzi!
Dar astăzi am găsit un articol despre „Formula teoriei conspirației” pe SpOn. Este vorba despre un model matematic cu ajutorul căruia este posibil să se facă predicții cu privire la probabilitatea ca o teorie a conspirației să fie divulgată de unul dintre inițiați într-o anumită perioadă de timp. Concluzia este: nu pentru mult timp. De aici ar trebui să se desprindă că teoriile conspirației comune, cum ar fi conspirația lunii, conspirația vaccinării, medicamentul împotriva cancerului suprimat și minciuna schimbărilor climatice nu pot fi adevărate - pentru că ar fi trebuit să fie trădate cu mult timp în urmă.
Din curiozitate, m-am uitat odată la lucrarea originală completă, evaluată de colegi, intitulată „Despre viabilitatea credințelor conspirative”. Autorul acestei lucrări susține de fapt că are o contribuție împotriva gândirii anti-științifice! Și când citești ziarul, tot ce poți face este să bati mâinile peste cap în fața acestei junk pseudo-științifice! De fapt, totul despre această lucrare este idiot și/sau greșit. Să începem cu ipotezele.
Lucrarea provine dintr-un anumit număr de conspiratori. De îndată ce unul dintre acești inițiați își face publice informațiile, conspirația este considerată a fi expusă. Numai asta este o presupunere extrem de ireală. Când Gustl Mollath a raportat despre tranzacțiile cu bani negri ai Hyopvereinsbank, această chestiune nu a fost considerată clarificată, dar a ajuns în psihiatrie pentru o vreme. Și ce zici de clarificarea complexului NSU, deoarece mulți au spus deja o serie de lucruri deranjante? Dar continuă.
Lucrarea prezentată presupune în continuare că probabilitatea ca unul dintre inițiați să dezvăluie conspirația poate fi modelată cu o distribuție Poisson. Această distribuție descrie probabilitatea cu care un anumit număr de evenimente discrete va avea loc într-un anumit interval de timp. Aici intervalul de timp este de un an, iar evenimentul este „Persoana dezvăluie conspirația”. Pentru ca un proces să fie reprezentat de o distribuție Poisson, trebuie îndeplinite o serie de cerințe. Două prezintă un interes deosebit aici.
În primul rând, evenimentele trebuie independent fie unul de celălalt, adică apariția sau ne-apariția unui eveniment nu are nicio influență asupra faptului dacă apare sau nu un eveniment ulterior. Un exemplu în acest sens ar fi deteriorarea ADN-ului cauzată de radiațiile radioactive. Pentru crearea de daune unui punct al ADN-ului, nu contează dacă un alt punct a fost deja deteriorat. În cazul vorbirii despre teoriile conspirației, această presupunere nu este valabilă în mod clar. Pentru o persoană inițiatică face o mare diferență dacă altcineva a dezvăluit deja conspirația sau nu. In multe feluri. Poate încuraja pe cineva să facă declarații suplimentare. Poate încuraja pe cineva să descopere mai multe detalii sau chiar o altă conspirație. Și dacă cineva ca Chelsea Manning este aruncat într-o gaură de beton pentru tot restul vieții după ce a vorbit, tocmai pentru că știți că probabilitatea unor revelații suplimentare Nu independent de alte revelații și de pedeapsa lor.
În al doilea rând, o distribuție Poisson presupune că rata medie la care apar evenimentele este constantă. Trebuie să fie același în fiecare interval de timp. În cazul deteriorării ADN-ului, aceasta înseamnă că intensitatea radiației radioactive nu trebuie să varieze. Și când vine vorba de disponibilitatea de a expune o conspirație, acea disponibilitate se va schimba semnificativ în timp. Pentru că acest lucru va depinde de o mulțime de factori: Vor continua efectele conspirației mele sau a fost deja încheiat? Mai beneficiez sau nu de asta? Trebuie să țin cont de consecințe atunci când este dezvăluită sau este prescrisă problema într-un fel sau altul? Moartea mea se apropie și nu mai am nimic de pierdut, atunci poate vreau să-mi ușurez conștiința? Sau co-conspiratorii mei sunt deja morți? Multe pot juca un rol aici, dar probabilitatea cu care un inițiat va dezvălui o conspirație nu este cu siguranță constantă.
Cu aceasta, două cerințe de bază pentru aplicarea distribuției Poisson nu sunt deja îndeplinite și întreaga lucrare își pierde justificarea de bază. Autorul justifică presupunerea distribuției Poisson cu o singură propoziție:
"Presupunerea statisticilor Poisson utilizate în această lucrare este justificată pentru evenimente discrete, de la mașini care sosesc la un semafor până la daune provocate de radiații ADN și ar trebui să fie valabile pentru expunerea la evenimente conspiraționale."
Whoa. Sau poate nu.
Prostia continuă însă. Mult mai departe.
Aceasta este ecuația (1) din lucrarea menționată. Scriu toate acestea cu atât de multe detalii, deoarece este pe cale să devină importantă.
Parametrul distribuției Poisson rezultă din Insiders, dintre care fiecare este probabil trebuie să trădeze conspirația într-un interval de un an
Greșeala este că, dacă parametrul de distribuție se modifică în timp, unul pentru probabilitate este la timp t nu poate purta pur și simplu t ori acest parametru. Contribuțiile intervalelor individuale trebuie adăugate în mod explicit. Prin urmare, ar trebui să citească:
Curbele punctate sunt din lucrarea originală, cele solide sunt cele corectate. Pentru curba albastră, numărul confidenților a fost presupus a fi constant, deci nu există diferențe. Pentru cazurile cu complici pe moarte, probabilitatea de detectare se stabilizează la un moment dat. Dacă după 50 de ani nu a fost trădată de nimeni care o știa, atunci după 60 de ani nu va mai fi trădată pentru că toți cei care o știau sunt deja morți. „Probabilitatea de eșec” a conspirației nu se mai schimbă.
Toate rezultatele muncii, în care nu se presupune că numărul de inițiați este constantă, sunt, de asemenea, greșite dincolo de această cifră.
" Include, de asemenea, șansele unei expuneri intrinseci accidentale "
nu mai joacă un rol.
Nu, acest articol anti-conspirație este remarcabil de rău! Este plin de ipoteze de nesuportat, fără sens, deoarece estimări complet arbitrare și simple erori de calcul. Dar el ajunge la rezultatul dorit și rezonabil, că teoriile conspirației cu mulți confidenți ar trebui expuse rapid și, prin urmare, nu pot fi adevărate. Acest articol este Știința junk Pentru că încercarea de a combate scepticismul vaccinului și conspirația lunară cu un articol atât de dubios are același efect ca un refugiat mort inventat din Lageso: oameni care au fost întotdeauna convinși că știința este doar o poveste de minciuni pentru a manipula publicul, necinstit, neobiective și preocupate doar de propriul lor beneficiu, au acum o publicație arbitrată la care se pot referi pe bună dreptate drept dovezi ale opiniei lor. Mulțumesc foarte mult!
Addendum (7.3.):
Autorul studiului discutat a publicat o corecție în care cel puțin elimină erorile de calcul.
Pentru o mai bună înțelegere, încă o remarcă, de ce probabilitățile cumulative trebuie întotdeauna să crească monoton și de ce acest lucru trebuie să fie valabil și atunci când cei care știu despre asta se sting.
Să luăm mai întâi un caz care nu are nicio legătură cu munca domnului Grimes discutată aici. Cu toate acestea, principiul se aplică peste tot și, în acest caz oarecum mai clar, înțelegerea poate fi mai ușoară.
Să luăm cazul unei distribuții normale gaussiene. Această distribuție are forma binecunoscută a unei „curbe de clopot” și determină probabilitatea de a obține o anumită valoare. Iată curba clopotului și probabilitatea sa cumulativă (sau, mai precis, se numește „funcția de distribuție cumulativă”):
Să presupunem acum cazul unui număr constant de conspiratori. Atunci probabilitatea ca cel puțin o persoană să vorbească într-un an este aceeași pentru toți anii. Acum, dacă doriți să calculați probabilitatea ca cel puțin o persoană să vorbească după un anumit număr de ani, trebuie să luați în considerare în fiecare an ca un experiment aleatoriu separat și apoi să combinați corect probabilitățile (identice) de chat pentru fiecare an în parte la probabilitatea totală după x ani . Această curbă a probabilităților totale după x ani împreună este tocmai probabilitatea cumulativă. Combinarea probabilităților anuale constante cu probabilitatea cumulată pe care Grimes a reușit-o în lucrarea sa. Iată un exemplu de calcul al aspectului:
Nu am trasat linii solide o singură dată, ci un punct pentru fiecare an pentru a clarifica faptul că aceasta este o serie de intervale individuale. Aici, rata medie pe termen lung a persoanelor care vorbesc pe an este presupusă a fi de 0,1. Probabilitatea pe an, deoarece nimeni nu ar trebui să moară aici, este întotdeauna aceeași (punctele albastre pentru anul 1, anul 2). Curba cumulativă crește acum din ce în ce mai mult în timp și continuă să se apropie de valoarea 1 timp de mulți ani (punctele roșii pentru după un an, după doi ani, ...).
Acum facem din nou același calcul, dar lăsăm rata medie să scadă de la an la an. Atunci de ex. asa:
Acum, ceea ce se întâmplă este același cu cel discutat anterior pentru distribuția normală. Dacă probabilitatea continuă să scadă în fiecare an, atunci contribuția fiecărui an ulterior la curba cumulativă devine din ce în ce mai mică. Cu toate acestea, nu scade din nou, dar atunci când probabilitatea scade spre zero pe an, curba cumulativă rămâne la o valoare constantă. Cel puțin dacă combinați corect probabilitățile pe an pentru a forma probabilitatea cumulativă. Dar exact asta nu a făcut Grimes. Și eroarea în combinație a făcut ca probabilitatea sa cumulativă să scadă din nou. Și acest declin este imposibil (acest lucru ar necesita probabilități negative pe an, iar probabilitățile negative nu există). Prin urmare, el și fiecare expert ar fi trebuit să observe imediat că a existat o greșeală gravă undeva.
În cele din urmă, un exemplu ilustrativ: Dacă cumpăr bilete, atunci probabilitatea cumulată este probabilitatea cu care voi face Biletele câștigă, iar acest lucru rezultă din probabilitatea individuală pentru un bilet și numărul de bilete. Cu cât cumpăr mai multe bilete, cu atât trebuie să fie mai mare șansa mea de a câștiga. Deci, probabilitatea cumulativă poate crește doar - mai multe bilete, șanse mai mari de a câștiga. Dacă ar scădea, asta ar însemna că prin achiziționarea de bilete suplimentare, mi-aș reduce șansele de a obține chiar profit! O situație evident lipsită de sens.