सांता क्लॉस और ओपन माइंड की मिथक

इससे पहले, मैंने कुछ कारणों की पेशकश की है क्योंकि मुझे पूर्वज्ञान में विश्वास नहीं है। संक्षेप में: वैज्ञानिक दावा अकेले सांख्यिकीय महत्व पर नहीं खड़े हो सकते हैं। कभी। पहले ज्ञान, परिसर, और आंतरिक मजबूती का एक सहायक ढांचा होना चाहिए। देर से होने वाले घटनाओं पर बेम का काम पहले वाले लोगों में नहीं था।

भविष्यवाणी के मुताबिक, टिप्पणीकारों ने मुझ पर आक्षेप, वैज्ञानिक, निरक्षर, और अनुचित होने का आरोप लगाया। एक ने मुझे उद्धरण चिह्नों में "मनोवैज्ञानिक" कहा था ठीक है, मुझे इन "टिप्पणीकारों" के जवाब में कुछ विचार हैं।

मुझे इस धारणा से हैरान हूं कि आप एक दावा स्पष्ट रूप से अस्वीकार नहीं कर सकते। यदि आप करते हैं, तो आप खुले दिमाग में नहीं हैं यह भी एक दावा है कि मैं स्पष्ट रूप से अस्वीकार कर रहा हूं। मुझे विश्वास है कि कुछ चीजें सच नहीं हैं। यही कारण है कि मैंने शीर्ष लेख में सांता क्लॉज रखा था क्या मुझे संभावना ( p > .0001, एक-पूंछ) की अनुमति देने की अनुमति है? बहुत सारे लोग मानते हैं कि वह करता है, और कुछ के लिए यह गिनती नहीं करता है?

मैं मानता हूं कि जो लोग कहते हैं कि आपको अजीब दावों को खारिज न करें, उन्हें खुले दिमाग में रखना चाहिए (सिर्फ सांता क्लॉस को नकार देने के अलावा)। बेम के रिवर्स भड़काना पढ़ाई ले लो याद रखें, विषयों ने एक सुखद या अप्रिय तस्वीर देखने के बाद एक अच्छा या बुरे कुंजी दबाया। प्रधानमंत्री यानी, 'अच्छा' शब्द या 'बुरा' शब्द बेतरतीब ढंग से चुना गया था और स्क्रीन पर बाद में प्रकाशित हुआ था। बहरहाल, डेटा यह दिखाते हैं कि प्रतिसाद लेटेंसी थोड़े कम थी, जब एक शब्द के बाद जो तस्वीर के साथ संगत था, जो असंगत है।

यह कुछ लोगों के लिए उचित क्यों लगता है? एक कारण यह है कि वे इस नतीजे की वजह से इस नतीजे की जरुरता का न्याय करते हैं (देखें, अतीत, वर्तमान को प्रभावित करता है) इनमें से कितने लोगों ने भविष्यवाणी की होगी, हम नहीं जानते शायद कम अब हम परिणाम ले सकते हैं और इसे धीरे-धीरे और अधिक विचित्र बना सकते हैं (जैसे कि यह काफी विचित्र नहीं था)।

मामला 1: बेम के प्रयोग को दोहराएं, लेकिन प्रतिक्रिया-प्रमुख अंतराल को लंबा बनाओ। क्या आपको लगता है कि दो दिनों की दूरी पर पूर्वव्यापी कार्यनिर्णय संभव है, दो सप्ताह, दो साल? यदि आपका जवाब यह है कि यह असंभव है, तो आप उन लोगों के क्लब में शामिल हो गए हैं जो विश्वास करते हैं कि कुछ चीजें असंभव हैं अगर आपको लगता है कि यह संभव है, तो मामला 2 पर विचार करें

मामला 2: आप प्रयोग में विषय ए हैं और मैं बी विषय हूं। क्या आपको लगता है कि यह आपके प्राइम के लिए मेरे व्यवहार को पूर्ववत करने के लिए संभव है और मेरे प्राइम के लिए आपके व्यवहार को प्रभावित कर सकता है? नहीं? आप क्लब में शामिल हो गए हैं यदि हां, मामले 3 पर विचार करें

मामला 3: सुंदर चित्र के प्रति अपनी प्रतिक्रिया के बाद अच्छा प्रधानमंत्री दिखाया गया है, उस प्रतिक्रिया को छोटा करना थोड़ा बाद में बुरा प्रधानमंत्री दिखाया गया है, जो सकारात्मक पूर्वव्यापी कारणों को पीछे नहीं हटाता है। इस प्रकार आपकी प्रतिक्रिया एक ही समय में दोनों छोटी और लंबी है, अलग-अलग वायदा से अभिनय विरोधाभासी घटनाओं से प्रभावित है। अगर आपको लगता है कि यह विश्वास करने के लिए बहुत ज्यादा है, तो क्लब में शामिल हों यदि नहीं, ठीक है, अब जब आप खेल को जानते हैं तो आप अपने स्वयं के उदाहरणों को सोच सकते हैं कि क्या आप कभी भी उस बिंदु तक पहुंचते हैं जिस पर आप असंभव दावा करते हैं। यदि आप करते हैं, तो क्लब में आपका स्वागत है यदि आप ऐसा नहीं करते हैं, तो आप श्री क्लॉस के अस्तित्व सहित, कुछ भी विश्वास करने के लिए जाहिरा तौर पर तैयार हैं।

मैंने दावा किया है कि विज्ञान को तंत्र या कम से कम एक औपचारिक मॉडल प्रदान करना चाहिए जो चल रहा है। बेम न तो प्रदान करता है, जो पीएसआई को विषम बनाता है और इसलिए विशेष रूप से रोमांचक है। यह वंडरलैंड विज्ञान है जहां एक दोष एक शक्ति के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है।

दिलचस्प है, बेम ने अपने काम को एक तरह से किया था जो सामान्य रूप से व्यापार जैसा दिखता है (और वह खुद कहता है)। सामान्य रूप से व्यापार पायलट परीक्षण और सीमा की स्थिति और अन्य बाधाओं की खोज के होते हैं। एक बार ऐसा किया जाता है, तो आप आशा करते हैं कि आप उन विशिष्ट परिस्थितियों में कम से कम एक प्रतिकृति घटना दें, जो आपने इष्टतम होने के रूप में निर्धारित किया है।

सामान्य विज्ञान में, शर्तों को प्राप्त करने की सभी कड़ी मेहनत से हमें काम पर तंत्र के बारे में बहुत कुछ बताता है। उदाहरण के लिए, हम जानते हैं कि दोहराया मात्र एक्सपोज़र प्रभाव (यानी, यह पता लगाना कि हमें अपरिचित चीज़ों से बेहतर परिचित बातें पसंद हैं), जब एक्सपोज़र जागरूकता से बाहर होते हैं रॉबर्ट ज़जॉन्क के लिए धन्यवाद, हमने यह सीखा है कि ऐसा क्यों है (इसे देखें) पीएसआई के मामले में, हालांकि, हमने केवल यह पाया है कि प्रेस में प्रयोगों के प्रभाव उत्पन्न हुए हैं जबकि अन्य शर्तों या सेटिंग्स नहीं। सिद्धांत रूप में, उन परिस्थितियों में अंतर हमें तंत्र के बारे में कुछ बता सकता है। । । अगर कोई हो, तो यह है। यदि नहीं हैं, तो प्रकाशित परिणाम झूठे सकारात्मक होने चाहिए।

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