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क्या आप अनुसंधान के बारे में सच्चाई को संभाल सकते हैं?

इससे पहले कि आप शोध के परिणामों को लें, सभी कारणों को याद रखें।

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स्रोत: MEME

क्य आप सच का सामना कर सकते हैं? आप में से कुछ को जैक निकोल्सन के शेख़ ए फ़्यू गुड मेन में स्टैंड पर याद हो सकता है। शोध निष्कर्षों पर चर्चा करने पर मुझे अक्सर उस वाक्यांश की याद दिला दी जाती है। अफसोस की बात है कि ऐसा नहीं है क्योंकि निष्कर्ष परेशान कर रहे हैं, हालांकि कई हैं, लेकिन क्योंकि जैसा कि हर अच्छा मनोवैज्ञानिक वैज्ञानिक जानता है, अनुसंधान आपको सच्चाई नहीं देता है। यह एक सच्चाई है जिसे ध्यान में रखते हुए आप “रिसर्च शो…” की घोषणा करते हुए हेडलाइन पढ़ते हैं।

लोगों को निश्चित उत्तर मिलना पसंद है। हम इसे प्यार करते हैं जब विज्ञान हमें बता सकता है कि क्या करना है। हम कभी-कभी यह सोचकर मूर्ख बनाते हैं कि किसी विषय पर नवीनतम खोज (विशेषकर यदि यह हमारे विचार का समर्थन करती है) उस विषय के बारे में सच्चाई है। इसे सेहत के लिए खाएं। खुशी के लिए ऐसा मत करो। जब आप वैज्ञानिक उद्यम के बारे में जानकार होते हैं, तो आप जानते हैं कि एक अध्ययन कहानी का अंत नहीं हो सकता है। एक वैज्ञानिक अध्ययन केवल एक परिकल्पना का समर्थन करता है। शोध पर चर्चा करने के लिए मुझे सबसे ज्यादा निराश करने वाले दो शब्दों में से एक है “यह निर्भर करता है”। लेकिन यही सच है। क्या तुम इसे संभाल लोगे?

व्यवहार जटिल है जो एक प्रमुख कारण है कि निश्चित उत्तर प्राप्त करना कठिन है। शोध कैसे आयोजित किया गया था, इसके आधार पर परिणाम बदल सकते हैं, किस चर को मापा गया था, प्रतिभागियों को कैसे भर्ती किया गया था, नमूना कितना बड़ा था, जिस संदर्भ में अध्ययन किया गया था, और अन्य कारकों की एक पूरी मेजबानी। अतुल गवांडे ने चिकित्सा के संबंध में इस बारे में दृढ़ता से लिखा, जहां उन्होंने चिकित्सा पर सर्जरी की, यह दिखाते हुए कि यह जटिल है, हैरान करने वाला है, और गहराई से मानव है, आदर्श “डॉक्टरों के पास कुछ भी नहीं है” दुनिया के कई लोगों का मानना ​​है कि यह बहुत है।

हम यह भी जानते हैं कि अध्ययन के परिणाम भी दोहराते नहीं हैं। यदि आप हर बार एक ही परिणाम प्राप्त करते हैं, तो आप सच्चाई के बारे में सोचने की अधिक संभावना हो सकती है। विज्ञान में कई प्रतिकृति विफलताएं हुई हैं, फिर से अनुसंधान की जटिलता की गवाही दे रही है। यहां तक ​​कि अगर आप एक अध्ययन की पद्धति को पूरी तरह से दोहराते हैं, तो भी आपको समान परिणाम नहीं मिल सकते हैं। लेकिन यह बदतर हो जाता है।

यदि प्रतिकृति के मुद्दे बहुत खराब नहीं थे, तो अब इस बात के सबूत हैं कि कई वैज्ञानिक पूरी तरह से ईमानदार नहीं हैं कि उन्होंने अपना शोध कैसे किया। सबसे हालिया मामले में, डॉ। ब्रायन वन्सिंक ने एक साल की जांच के बाद कॉर्नेल विश्वविद्यालय से इस्तीफा दे दिया, जिसमें दिखाया गया कि उन्होंने अकादमिक कदाचार किया है। वास्तव में, पिछले महीने में, उनके छह लेखों को अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन (JAMA) के प्रतिष्ठित जर्नल द्वारा वापस ले लिया गया था। खाने पर उनके अतीत के बहुत सारे अध्ययन अब संदिग्ध हैं। लेकिन यह अभी भी बदतर है।

जाहिरा तौर पर भी बहुत ही डेटा अलग-अलग परिणाम देता है जो इस पर विश्लेषण करता है। इस हफ्ते, सिलबरज़हैन और उनके सहकर्मी (सिलबरज़ान एट अल। 2018) एक आंख खोलने का अध्ययन प्रकाशित कर रहे हैं। 61 वैज्ञानिकों को शामिल करने वाली तेईस टीमों ने एक प्रश्न का परीक्षण किया: क्या फ़ुटबॉल रेफरी डार्क-स्किन-टोन वाले खिलाड़ियों की तुलना में हल्के-काले-टोन वाले खिलाड़ियों को लाल कार्ड देने की अधिक संभावना रखते हैं? यहाँ किकर है। उन सभी को एक ही डेटा सेट दिया गया था। परिणाम विविध थे। बीस टीमों ने कहा कि हाँ। नौ टीमों ने कहा नहीं। इन याय और ने-कहने वालों की, प्रभाव की ताकत अलग थी।

APS

स्रोत: एपीएस

ऐसा क्यों हुआ? वैज्ञानिकों ने प्रश्नों के परीक्षण के लिए विभिन्न विश्लेषणों का उपयोग किया। विभिन्न कारकों के लिए अलग-अलग समूहों को नियंत्रित किया जाता है। जबकि कुछ समूहों ने बिना किसी कारक के नियंत्रित किया, अन्य ने सात अलग-अलग कारकों के लिए नियंत्रित किया। लेकिन याद रखें डेटा सेट बिल्कुल वैसा ही था।

यह अध्ययन एक आश्चर्यजनक बात है जिसके बारे में शायद ही कभी बात की गई हो। डेटा के साथ शोधकर्ता क्या करता है इससे दुनिया में फर्क पड़ता है। हम परिणामों के लिए मछली पकड़ने की बात नहीं कर रहे हैं, संख्याओं को गढ़ रहे हैं या खराब कर रहे हैं। यह अध्ययन एक खुली खिड़की थी कि कैसे शोधकर्ताओं ने अपनी आदतों को आकार दिया है। शोधकर्ताओं के पास पालतू विश्लेषण है और वे तरीके निर्धारित करते हैं जब वे अनुसंधान के दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं। यहां बड़ा खुलासा यह है कि ये आइडिओसिप्रेसिस इस बात का फर्क कर सकते हैं कि क्या कोई खोज सही या गलत के रूप में देखी जाती है।

कोई शोध अध्ययन आपको सच्चाई नहीं देता। प्रत्येक की कई सीमाएँ हैं। सुनिश्चित करें कि आप आवश्यक निष्कर्षों के साथ मुख्य निष्कर्षों का इलाज करते हैं और किसी एक अध्ययन के साथ दूर नहीं जाते हैं। विज्ञान स्व-सुधार है और असंगति हमें बेहतर विज्ञान करने के लिए प्रेरित करती है। और यह हम सभी के लिए अच्छा है।