Ποια δεν είναι μια κόκκινη σημαία ανακριβής ή υπερβολικής επιστήμης;
Όλα τα παρακάτω είναι κόκκινες σημαίες ανακριβής ή υπερβολικής επιστήμης:
* Έλλειψη αξιολόγησης από ομοτίμους: Τα επιστημονικά ευρήματα θα πρέπει να ελεγχθούν από άλλους εμπειρογνώμονες στον τομέα. Εάν μια μελέτη δεν έχει αξιολογηθεί από ομοτίμους, είναι πιο πιθανό να περιέχει σφάλματα ή προκαταλήψεις.
* Δεδομένα κερασιάς: Αυτό περιλαμβάνει την επιλογή μόνο των δεδομένων που υποστηρίζουν ένα προκαθορισμένο συμπέρασμα, ενώ αγνοούν τα δεδομένα που τα αντιφάσκουν.
* υπερεκτιμώντας τη σημασία των ευρημάτων: Οι επιστήμονες μπορούν να υπερβούν τα ευρήματά τους, καθιστώντας τα ακούγονται πιο σημαντικά από ό, τι στην πραγματικότητα.
* Συσχέτιση με την αιτιώδη συνάφεια: Ακριβώς επειδή δύο πράγματα συμβαίνουν ταυτόχρονα δεν σημαίνει ότι κάποιος προκάλεσε το άλλο.
* Έλλειψη αξιόπιστων πηγών: Οι αξιόπιστες επιστημονικές πληροφορίες προέρχονται από αξιόπιστες πηγές όπως ακαδημαϊκά περιοδικά, επιστημονικές κοινωνίες και κυβερνητικές υπηρεσίες. Να είστε προσεκτικοί για ιστότοπους ή ιστολόγια που δεν διαθέτουν σαφή διαπιστευτήρια.
* Χρήση συναισθηματικών προσφυγών αντί για αποδεικτικά στοιχεία: Η επιστήμη πρέπει να βασίζεται σε γεγονότα, όχι συναισθήματα. Αν κάποιος προσπαθεί να σας πείσει κάτι για να προσελκύσει τα συναισθήματά σας, είναι μια κόκκινη σημαία.
* Αξιοποίηση που δεν υποστηρίζονται από επιστημονική συναίνεση: Η επιστημονική συναίνεση βασίζεται σε χρόνια έρευνας και αποδεικτικών στοιχείων. Οι ισχυρισμοί που αντιφάσκουν με την καθιερωμένη συναίνεση πρέπει να αντιμετωπίζονται με σκεπτικισμό.
Σημαντική σημείωση: Αυτό δεν σημαίνει ότι όλα όσα έχουν αυτές τις κόκκινες σημαίες είναι αυτόματα λάθος. Σημαίνει ότι πρέπει να εξεταστεί προσεκτικά και κριτικά.
Έχετε στο μυαλό σας ένα συγκεκριμένο παράδειγμα; Αν ναι, μπορώ να σας βοηθήσω να το αναλύσετε για κόκκινες σημαίες.
