Fără o abordare comună a expertizei științifice, „încrederea în date” nu ne va conduce la aceleași concluzii.

Pe durata a șase luni de pandemie sumbră, din martie până în septembrie 2020, cercetătorii de la MIT Visualization Group au încercat să afle cum scepticii COVID-19 vorbeau despre știință și date. Ei au identificat utilizatorii de Twitter care s-au grupat în comunități în jurul unor subiecte legate de COVID și au colectat grafice, diagrame și hărți pe care fiecare comunitate a avut tendința să le împărtășească. (Grupul a realizat o prezentare vizuală a rezultatelor  lucrării lor, unde puteți vedea ce imagini au preferat fiecare grup.) În același timp, au găsit grupuri anti-mască pe Facebook și „ascunse adânc” acolo, urmărind comentariile și observând tipologia de clipuri din Facebook Live în care oamenii s-au învățat reciproc cum să folosească datele de sănătate publică pentru a ajunge la propriile concluzii, independent de interpretarea guvernului.

Comunitatea diversă și în continuă evoluție a scepticilor pe care au urmărit-o pe o jumătate de milion de tweets și 41.000 de vizualizări ar trebui să ofere oricui este convins că anti-mascătorii și negatorii COVID sunt doar inculți și au nevoie de o doză bună de alfabetizare a datelor. În aceste grupuri, se desfășura o plenitudine de activități de tip educativ. Dar de care fel? „Este cu siguranță tentant să caracterizăm scepticii COVID drept pur și simplu„ anti-știință ”, scrie grupul MIT, reamintindu-ne că așa au ales să facă oameni ca Anthony Fauci pe parcursul pandemiei. „Dar acest lucru ar face imposibilă înțelegerea clară la ce se referă atunci când fac apel la „știință”.”

Am vorbit cu Crystal Lee, liderul grupului de cercetători și absolvent al programului MIT în știință, tehnologie și societate, despre descoperirile lor. Printre altele, am vorbit despre omniprezența lui Elon Musk, și puțin probabilă a lui Thomas Kuhn și despre necesitatea urgentă de a reconceptualiza înțelegerea simplistă a beneficiilor „gândirii critice”. Conversația noastră a fost editată și condensată pentru claritate.

Rebecca Onion: Cum se caracterizează oamenii din aceste grupuri pe care le-ați găsit? Ce fel de expertiză pretind să aibă?

Crystal Lee: Mulți dintre ei au subliniat ceea ce s-ar putea numi statutul lor de amator. Ei subliniază că sunt, de pildă, „mămici de pe stradă”, părinți preocupați. Se prezintă ca oameni normali, care se angajează doar într-o gândire critică care nu depășește acea zonă gri pentru orice persoană normală, bine educată.

Există această categorie, dar există o suprapunere interesantă între persoana „nu aveți nevoie de expertiză specială pentru a face acest lucru” și oamenii cărora le place să menționeze faptul că au un doctorat, și se ocupă de știință de mult timp. Arătând spre dovezi precum: Există un câștigător al Premiului Nobel care susține și acest [Michael Levitt de la Stanford] – cu o retorică foarte asemănătoare cu rigoarea cercetării științifice.

Deci, este o dinamică interesantă între tipurile de expertiză pe care oamenii doresc să le afirme. Și îl folosesc în moduri diferite în diferite tipuri de argumente. Așadar, atunci când vine vorba de validitate științifică și CDC, de exemplu, ei vor spune: „Uite, CDC a dat înapoi după ce au emis aceste linii generale inițiale privind măștile. Chiar putem avea încredere în știință? ” Dacă îți îmbraci pălăria de părinte îngrijorat, poți recunoaște expertiza științifică, dar, de asemenea, poți spune: „Nu ar trebui să ne bazăm pe experți” Toate aceste cadre de expertiză contestate.

Privind rețelele de pe Twitter pe care le-ați identificat, ați numit una „rețeaua sceptică COVID”, iar persoana lor cea mai urmărită a fost Elon Musk, care este un exemplu excelent de persoană cu un fel de bună credință STEM, care a creat această persoană ca om al poporului. În această direcție, am fost fascinat să văd analiza dvs. despre discuțiile de pe Facebook în care oamenii se învățau reciproc sau unele persoane luau rolul de profesor. Puteți vorbi despre cum funcționează acest lucru în cadrul unei comunități de oameni care sunt sceptici cu privire la interpretările datelor furnizate de alte persoane? De exemplu, sunt sceptici, dar apoi se învață reciproc cum să interpreteze datele? Aceasta pare a fi o contradicție interesantă.

Acesta este o altă abordare unde există impresia că trebuie să democratizăm știința: nu ar trebui să fie lăsată doar în seama experților; dacă te gândești la asta în mod critic, ar trebui să fie evident. Dar există, de asemenea pe de altă parte, un sentiment că, știți și dumneavoastra, în mod evident există expertiză! Oamenii au doctorate. Dar, din moment ce nu putem avea încredere în ei, există lucruri suplimentare pe care le putem învăța pentru a lua decizii ca cetățeni informați.

Modul alternativ de a preda și de a vorbi despre date este, în anumite privințe, unic, cred că este unic pentru aceste grupuri, dar seamănă și cu tipurile de lucruri pe care le-ați vedea în orele de științe ale datelor predate la MIT sau în altă parte.

Ce vreți să spuneți? Instrumentele specifice care sunt predate au o anumită asemănare sau o retorica din jurul datelor sau altceva?

Deci, există o convergență a instrumentelor [cum ar fi Excel și Tableau]. Dar există și o convergență a surselor de date. Așadar, scepticii fac aceste fluxuri live, unde merg împreună pe un site web al departamentului de sănătate al statului și vorbesc despre modul în care navigați pe portalul de date. Ce date sunt importante? Cum sunt colectate datele? Simt că acestea sunt genurile de întrebări pe care le-ai primi într-o clasă. Gândindu-ne la studii științifice, cum ar fi, datele sunt fiabile? Cum arată interpretările? Având în vedere că avem aceste seturi de date brute, ce tipuri de analize pot fi efectuate pentru a găsi tendințe în date? Acestea sunt aceleași tipuri de lucruri despre care vorbiți atunci când învățați cunoașterea datelor.

Întrebarea mea este, dacă folosesc aceleași instrumente, utilizează aceleași seturi de date și pun aceleași întrebări ca oamenii de știință care creează vizualizări pentru guvern, unde sunt punctele de plecare? Unde drumurile diverg în pădure negurilor minții?

Cel mai mare punct de diversiune este concentrarea pe diferite valori – decese, mai degrabă decât cazuri. Se concentrează pe o porțiune foarte mică de date. Și chiar și atunci, contestă valori în moduri care cred că sunt înșelătoare. Vor spune, știți, „Houston raportează o mulțime de decese, dar oamenii de acolo măsoară„ decese cu COVID ”, în plus față de„ decese prin COVID ”” – această distincție.

Da, acesta este unul mare – dar, desigur, știm că de multe ori persoana a murit din cauza unei afecțiuni cauzate de COVID și asta este raportat.

Adevărat. Și un alt lucru important este că oamenii simt că datele nu se potrivesc cu experiența lor trăită. Deci, știm că multe departamente de sănătate au acum site-uri web și portaluri de date și altele, dar mai ales în comunitățile mai mici, statisticile pe care le au provin de la stat și există o anumită inegalitate între nivelul orașului sau al orașului și apoi al statului. Și astfel statul ar putea fi foarte rău, iar cifrele sunt înfricoșătoare, dar rata ar putea fi mai mică într-un anumit oraș. Așa că vor spune: „Uite, nu cunoaștem pe nimeni care să aibă acest lucru, iar spitalele noastre sunt în regulă”. Deci, există o deconectare care stă la baza scepticismului care îi determină să încerce să abordeze din nou datele, să le reanalizeze și să le reprezinte într-un mod care le este mai logic.

Ce au în comun aceste tipuri de sceptici cu, să zicem, cei-împotriva-vaccinului care utilizează în mod greșit datele din sistemul de raportare a evenimentelor adverse ale vaccinului sau scepticii climatici care schimbă scopul datelor climatice?

Ei bine, sunt mai puțin un expert în aceste grupuri, dar uitându-mă la asta din perspectiva istoriei științei sau a studiilor științei și tehnologiei, ceea ce mă uimește este modul în care toate aceste grupuri folosesc concepte din aceste discipline academice. Într-unul dintre aceste grupuri sceptice COVID, îl invocau pe Thomas Kuhn cu privire la schimbările științifice de paradigmă! Toată această retorică despre ce înseamnă expertiza și tipurile de cunoștințe științifice valabile … toate fac STS. Ceea ce este cu adevărat interesant și, de asemenea, îngrozitor.

Această lucrare se încadrează într-o mică mișcare de oameni care pun la îndoială ideea, care este practic înțeleaptă în rândul liberalilor americani, că mai multă alfabetizare mediatică, alfabetizare a datelor sau gândire critică este ceea ce este necesar acum pentru a vindeca diviziunile noastre partizane. Citezi un discurs Danah Boyd din 2018 („Crezi că vrei mai multă alfabetizare media. Nu?”) – și Charlie Warzel a scris recent în New York Times despre Michael Caulfield, un expert în alfabetizare digitală, care susține că cercetarea profundă, în contextul internetului, nu este întotdeauna cel mai bun lucru. Sunt sigur că mai sunt multe. Cum se bazează concluziile dvs. pe aceste aspecte?

Cealaltă lucrare care mi-a fost cu adevărat utilă pentru a mă gândi la acest lucru a fost lucrarea Francesca Tripodi despre practicile conservatoare evanghelice din mass-media, unde vorbește despre modul în care susținătorii evanghelici conservatori ai lui Trump fac o mulțime de surse primare de cercetare – privind transcrierile a ceea ce a spus de fapt Trump, mai degrabă decât să obții un sentiment mediat al ceea ce se întâmplă. Mai întâi își fac cercetările primare, apoi găsesc alte surse care le oferă analize suplimentare, dacă au nevoie de ea.

Acest lucru este în concordanță cu o mulțime de lucrări. „Gândirea critică” are pe atât de multe valențe diferite pe câte comunități diferite. Pentru acești anti-purtat-mască, a gândi critic la știință înseamnă a nu fi o oaie și a accepta ceea ce spune unitatea științifică. Pentru alți oameni, gândirea critică înseamnă acceptarea științei și apoi gândirea la modul în care se aplică vieții noastre de zi cu zi, la modul în care informează politica publică.

Există o mulțime de oameni care sunt de acord cu noi că aceste tipuri de cereri goale de gândire critică nu înseamnă nimic, pur și simplu pentru că oamenii lucrează în cadre epistemologice fundamental diferite. Nu avem o realitate comună – ar fi un mod de a o spune. Deci, este foarte dificil să vorbești despre gândirea critică în moduri care pun capăt acestor realități diferite.

Sursă: https://slate.com/technology/2021/03/covid-skeptics-critical-thinking-research.html