[USA]MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

时间:2021-06-07 21:12:07   热度:37.1℃   作者:网络

一则消息在Twitter上引起了热议。

MIT华人博士遭学术霸凌,而且施暴者还是诺奖得主、斯坦福教授。

只因一篇「新冠数据使用和传播」的论文。

怎么回事?

原来,在论文中,这位博士生指出了新冠怀疑论者的“神操作”:利用正统数据,在网络上推广非正统科学。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

于是,有人把它和此前发表“新冠过度反应论”的学术权威联系了起来。

网暴的根源,得从斯坦福大学教授John Ioannidis说起。

斯坦福教授“新冠过度反应论”

早在新冠疫情爆发之初,不少非主流言论就涌现出来:政府的反应过度、戴口罩无法阻止传播、危机已经结束……

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

甚至还有“口罩无用论”者发表论文,比如,已经被撤稿的:

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

这些质疑声中,不乏学术大牛——斯坦福大学教授John Ioannidis。

作为传染病和公共健康领域的专家,谷歌学术显示其h指数为214,除此之外,他还是一位统计学家。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

但在去年,他发表了一些颇具争议的言论。

比如,通过媒体表示:新冠死亡率可能远低于预期,因此当前的一些防护政策完全不合理。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

并且在某些研究和录像中指出:“如果卫生系统确实不堪重负,那么大多数额外死亡可能不是由于冠状病毒引起的”、“新冠病毒的风险很可能被夸大了”……

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

这些言论一度被指责是草率科学。

怀疑论者的“反可视化”

再看看这篇引发网暴的论文:《病毒可视化:冠状病毒怀疑论者如何使用正统数据实践来在线推广非正统科学》。

论文一作是博士生Crystal Lee(李佳佳),共同作者包括,两名本科生:Tanya Yang(杨悦)、Gabrielle Inchoco,以及人类学副教授Graham M. Jones、CSAIL教授Arvind Satyanarayan。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

自新冠疫情爆发以来,人们通常利用各种清晰、美观的图表,来传递感染率、死亡人数、疫苗接种情况等数据。

一般来说,图表展现的实际数据,可以向人们传递正确的观点,比如:戴口罩可以减少传播风险。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”
△图源:约翰·霍普金斯大学

然而,一些美国的新冠怀疑论、过度反应论者,也在社交媒体上发布了各种图表。

他们的数据来源是什么?又是如何传播的?

于是,MIT研究团队梳理了Twitter上50万个帖子,并进行UMAP可视化、分析用户之间的关系,建立了一个社交网络图。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

结果出乎意料,怀疑论者使用的可视化效果,甚至比其他人更多。

在6组不同类型的媒体和用户中,“anti-mask(反口罩)”小组的可视化图表,平均参与度较高。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

通过追踪并分析一些怀疑论者的对话,团队发现,这些图表并不是胡乱编的,而是使用了一种非常复杂的“反可视化”。

也就是说,他们使用的数据集和最新的可视化方法,同样是来自官方,可得到的结论却截然不同。

这些怀疑论者反映出美国的反知识分子传统,他们并不是被动的接受专家观点,相反,这些人在数据的收集和使用上颇有心得,例如:

“反口罩”小组将感染数量与死亡率等结果对比,感染率的不确定性范围很广,因此认为感染数量的可视化会产生误导,并为此创建反可视化效果。

因此,研究人员指出,

不可否认,数据分析仍然很重要。但是,数据可视化不足以传达Covid-19大流行的紧迫性。

因为即使最清晰的图表,也可以通过不同的思想系统进行解释。

这样的情况,同样体现在气候变化、疫苗接种等问题上,由此也指向了一个问题,“在美国如何看待科学和专业知识的分歧”。

对此,华盛顿大学数据科学家Jevin West表示,

数据可视化具有客观性和科学精确性的特征。但正如论文所示,数据可视化,也可以有效地用于问题的对立面。

这凸显了问题的复杂性,仅‘传授媒介素养(利用信息的能力)’是不够的。需要对那些创建和解释数据图形的人,有更加细致的社会政治理解。

对号入座、炮轰作者

这篇论文并未提及“新冠怀疑论、过度反应论”支持者的姓名,但其中观点不可避免地涉及到某些学术权威。

于是有人直接“对号入座”,同为斯坦福大学教授、曾获诺贝尔奖的Michael Levitt,发推力挺John Ioannidis,炮轰论文作者。

并且直接将矛头对准了华人一作,挂出其谷歌学术页面,以论文数质疑其研究,并写道“Shame on MIT”。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

但是就在不久前,ACM CHI 会议官方Twitter还宣布,这篇研究论文已经获得了荣誉提名。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

很快,Michael Levitt就被网友们怼了回去。

MIT CSAIL(MIT计算机科学与人工智能实验室)力挺论文作者:

为我们学生的研究感到自豪。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

MIT EECS(电气工程与计算机科学系)也予以声援:

对于我们的学生、教职员工和合著者所做的工作,我们支持并感到自豪。

应该以学术标准来评价这样的工作,而不是在社交媒体上争论。

学术资历尚浅的人,也可能是才华横溢和学术卓越的。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

对于对Michael Levitt的言论,华盛顿生物学教授Carl T. Bergstrom表示:

为什么对MIT感到羞耻,认真的吗?因为发表预印本的第一作者是个研究生?

由于我从事虚假信息方面的工作,我仔细阅读了,这篇论文相当不错。

您看了吗?您对论文的哪些方面(而不是作者)有疑问?

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

MIT CSAIL的助理教授Arvind Satyanarayan也反驳道:

这条Twitter越界了。批判一项研究的实质是一回事。

但是,以这种方式针对一位博士生,绝对是不可接受的。这才是耻辱。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

在这之后,Michael Levitt再次发推,向论文作者致歉,但他仍然认为作者的资历不足以质疑John Ioannidis。

对于Crystal和MIT的作者,我很抱歉。但初级研究人员无法与John Ioannidis这样的巨人相比。

我长期以来一直在争取对年轻科学家的更多支持:他们应该拥有婴儿潮一代拥有的所有机会。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

不过,网友对此并不买账,因为这份“道歉”中对学者身份的比较,再次削弱了初级研究人员出色的工作。

MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”MIT华人博士研究新冠,斯坦福诺奖得主:“你论文少,别说话!”

科研成果的可靠性是唯论文数吗?不谈研究内容,而是将矛头直指作者,以教授身份网暴学生……

参考链接:
[1]https://arxiv.org/abs/2101.07993
[2]https://twitter.com/CT_BergstromLvlWG9cmXc
[4]https://www.youtube.com/watch?v=cwPqmLoZA4s
[5]https://profiles.stanford.edu/john-ioannidis
[6]https://fsi.stanford.edu/news/coronavirus-deadly-they-say
[7]https://covidinfo.jhu.edu/
[8]https://www.statnews.com/2020/03/17/a-fiasco-in-the-making-as-the-coronavirus-pandemic-takes-hold-we-are-making-decisions-without-reliable-data/
[9]https://www.fastcompany.com/90509508/inside-the-making-of-a-viral-coronavirus-conspiracy-video
[10]https://scholar.google.com/citations?user=JiiMY_wAAAAJ&hl=en

[11]https://twitter.com/crystaljjlee
[12]https://twitter.com/MIT_CSAIL/status/1393711345548382213
[13]https://twitter.com/MLevitt_NP2013

撰文:凹非寺(微信订阅号) @月石一

出处:见配图水印

上一篇: [USA]无人驾驶技术在改变美国人的33...

下一篇: [USA]科技实力最厉害的10个小国家


 本站广告