來源：量子位

怎么回事？

原來，在論文中，這位博士生指出了新冠懷疑論者的“神操作”：利用正統(tǒng)數(shù)據(jù)，在網(wǎng)絡(luò)上推廣非正統(tǒng)科學(xué)。

于是，有人把它和此前發(fā)表“新冠過度反應(yīng)論”的學(xué)術(shù)權(quán)威聯(lián)系了起來。

網(wǎng)暴的根源，得從斯坦福大學(xué)教授John Ioannidis說起。

斯坦福教授“新冠過度反應(yīng)論”

早在新冠疫情爆發(fā)之初，不少非主流言論就涌現(xiàn)出來：政府的反應(yīng)過度、戴口罩無法阻止傳播、危機(jī)已經(jīng)結(jié)束……

甚至還有“口罩無用論”者發(fā)表論文，比如，已經(jīng)被撤稿的：

這些質(zhì)疑聲中，不乏學(xué)術(shù)大?！固垢４髮W(xué)教授John Ioannidis。

作為傳染病和公共健康領(lǐng)域的專家，谷歌學(xué)術(shù)顯示其h指數(shù)為214，除此之外，他還是一位統(tǒng)計(jì)學(xué)家。

但在去年，他發(fā)表了一些頗具爭(zhēng)議的言論。

比如，通過媒體表示：新冠死亡率可能遠(yuǎn)低于預(yù)期，因此當(dāng)前的一些防護(hù)政策完全不合理。

并且在某些研究和錄像中指出：“如果衛(wèi)生系統(tǒng)確實(shí)不堪重負(fù)，那么大多數(shù)額外死亡可能不是由于冠狀病毒引起的”、“新冠病毒的風(fēng)險(xiǎn)很可能被夸大了”……

這些言論一度被指責(zé)是草率科學(xué)。

懷疑論者的“反可視化”

再看看這篇引發(fā)網(wǎng)暴的論文：《病毒可視化：冠狀病毒懷疑論者如何使用正統(tǒng)數(shù)據(jù)實(shí)踐來在線推廣非正統(tǒng)科學(xué)》。

論文一作是博士生Crystal Lee（李佳佳），共同作者包括，兩名本科生：Tanya Yang（楊悅）、Gabrielle Inchoco，以及人類學(xué)副教授Graham M. Jones、CSAIL教授Arvind Satyanarayan。

自新冠疫情爆發(fā)以來，人們通常利用各種清晰、美觀的圖表，來傳遞感染率、死亡人數(shù)、疫苗接種情況等數(shù)據(jù)。

一般來說，圖表展現(xiàn)的實(shí)際數(shù)據(jù)，可以向人們傳遞正確的觀點(diǎn)，比如：戴口罩可以減少傳播風(fēng)險(xiǎn)。

△圖源：約翰·霍普金斯大學(xué)

然而，一些美國(guó)的新冠懷疑論、過度反應(yīng)論者，也在社交媒體上發(fā)布了各種圖表。

他們的數(shù)據(jù)來源是什么？又是如何傳播的？

于是，MIT研究團(tuán)隊(duì)梳理了Twitter上50萬個(gè)帖子，并進(jìn)行UMAP可視化、分析用戶之間的關(guān)系，建立了一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)圖。

結(jié)果出乎意料，懷疑論者使用的可視化效果，甚至比其他人更多。

在6組不同類型的媒體和用戶中，“anti-mask（反口罩）”小組的可視化圖表，平均參與度較高。

通過追蹤并分析一些懷疑論者的對(duì)話，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，這些圖表并不是胡亂編的，而是使用了一種非常復(fù)雜的“反可視化”。

也就是說，他們使用的數(shù)據(jù)集和最新的可視化方法，同樣是來自官方，可得到的結(jié)論卻截然不同。

這些懷疑論者反映出美國(guó)的反知識(shí)分子傳統(tǒng)，他們并不是被動(dòng)的接受專家觀點(diǎn)，相反，這些人在數(shù)據(jù)的收集和使用上頗有心得，例如：

“反口罩”小組將感染數(shù)量與死亡率等結(jié)果對(duì)比，感染率的不確定性范圍很廣，因此認(rèn)為感染數(shù)量的可視化會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)，并為此創(chuàng)建反可視化效果。

因此，研究人員指出，

不可否認(rèn)，數(shù)據(jù)分析仍然很重要。但是，數(shù)據(jù)可視化不足以傳達(dá)Covid-19大流行的緊迫性。

因?yàn)榧词棺钋逦膱D表，也可以通過不同的思想系統(tǒng)進(jìn)行解釋。

這樣的情況，同樣體現(xiàn)在氣候變化、疫苗接種等問題上，由此也指向了一個(gè)問題，“在美國(guó)如何看待科學(xué)和專業(yè)知識(shí)的分歧”。

對(duì)此，華盛頓大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)家Jevin West表示，

數(shù)據(jù)可視化具有客觀性和科學(xué)精確性的特征。但正如論文所示，數(shù)據(jù)可視化，也可以有效地用于問題的對(duì)立面。

這凸顯了問題的復(fù)雜性，僅‘傳授媒介素養(yǎng)（利用信息的能力）’是不夠的。需要對(duì)那些創(chuàng)建和解釋數(shù)據(jù)圖形的人，有更加細(xì)致的社會(huì)政治理解。

對(duì)號(hào)入座、炮轟作者

這篇論文并未提及“新冠懷疑論、過度反應(yīng)論”支持者的姓名，但其中觀點(diǎn)不可避免地涉及到某些學(xué)術(shù)權(quán)威。

于是有人直接“對(duì)號(hào)入座”，同為斯坦福大學(xué)教授、曾獲諾貝爾獎(jiǎng)的Michael Levitt，發(fā)推力挺John Ioannidis，炮轟論文作者。

并且直接將矛頭對(duì)準(zhǔn)了華人一作，掛出其谷歌學(xué)術(shù)頁面，以論文數(shù)質(zhì)疑其研究，并寫道“Shame on MIT”。

但是就在不久前，ACM CHI 會(huì)議官方Twitter還宣布，這篇研究論文已經(jīng)獲得了榮譽(yù)提名。

很快，Michael Levitt就被網(wǎng)友們懟了回去。

MIT CSAIL（MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室）力挺論文作者：

為我們學(xué)生的研究感到自豪。

MITEECS（電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系）也予以聲援：

對(duì)于我們的學(xué)生、教職員工和合著者所做的工作，我們支持并感到自豪。

應(yīng)該以學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)價(jià)這樣的工作，而不是在社交媒體上爭(zhēng)論。

學(xué)術(shù)資歷尚淺的人，也可能是才華橫溢和學(xué)術(shù)卓越的。

對(duì)于對(duì)Michael Levitt的言論，華盛頓生物學(xué)教授Carl T. Bergstrom表示：

為什么對(duì)MIT感到羞恥，認(rèn)真的嗎？因?yàn)榘l(fā)表預(yù)印本的第一作者是個(gè)研究生？

由于我從事虛假信息方面的工作，我仔細(xì)閱讀了，這篇論文相當(dāng)不錯(cuò)。

您看了嗎？您對(duì)論文的哪些方面（而不是作者）有疑問？

MIT CSAIL的助理教授ArvindSatyanarayan也反駁道：

這條Twitter越界了。批判一項(xiàng)研究的實(shí)質(zhì)是一回事。

但是，以這種方式針對(duì)一位博士生，絕對(duì)是不可接受的。這才是恥辱。

在這之后，Michael Levitt再次發(fā)推，向論文作者致歉，但他仍然認(rèn)為作者的資歷不足以質(zhì)疑John Ioannidis。

對(duì)于Crystal和MIT的作者，我很抱歉。但初級(jí)研究人員無法與John Ioannidis這樣的巨人相比。

我長(zhǎng)期以來一直在爭(zhēng)取對(duì)年輕科學(xué)家的更多支持：他們應(yīng)該擁有嬰兒潮一代擁有的所有機(jī)會(huì)。

不過，網(wǎng)友對(duì)此并不買賬，因?yàn)檫@份“道歉”中對(duì)學(xué)者身份的比較，再次削弱了初級(jí)研究人員出色的工作。

科研成果的可靠性是唯論文數(shù)嗎？不談研究?jī)?nèi)容，而是將矛頭直指作者，以教授身份網(wǎng)暴學(xué)生……

參考鏈接：

[1]https://arxiv.org/abs/2101.07993

[2]https://twitter.com

[3]https://www.youtube.com/watch?v=oLvlWG9cmXc

[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

（聲明：本文僅代表作者觀點(diǎn)，不代表新浪網(wǎng)立場(chǎng)。）