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COVID-19 समाचार का मूल्यांकन बिना फ्रिकिंग के कैसे करें

चाहे हम लगातार नए संक्रमणों की संख्या की जांच कर रहे हों, टीका परीक्षणों की प्रगति पर नज़र रख रहे हैं या ट्विटर के माध्यम से “चिंता स्क्रॉल” कर रहे हैं, COVID-19 महामारी के आसपास की खबर भारी हो सकती है। बुरे से अच्छी जानकारी को छाँटना और प्रत्येक दिन के घटनाक्रम को संदर्भ में रखना आसान नहीं है।

वाशिंगटन विश्वविद्यालय में जीव विज्ञान के प्रोफेसर कार्ल बर्गस्ट्रॉम एक विशेषज्ञ हैं कि विज्ञान और समाज में जानकारी कैसे बहती है। वे और उनके विश्वविद्यालय वाशिंगटन के सहयोगी जेविन वेस्ट डिजिटल दुनिया में डेटा तर्क पर एक पाठ्यक्रम पढ़ाते हैं (इसकी सामग्री ऑनलाइन उपलब्ध है)। उन्होंने पाठ्यक्रम पर आधारित एक पुस्तक भी लिखी है, बुलिंगिट: द आर्ट ऑफ़ स्केप्टिसिज़्म इन ए डेटा-ड्रिवेन वर्ल्ड, जिसे इस मंगलवार को प्रकाशित किया जाना है। बर्गस्ट्रॉम ने महामारी की बारीकी से निगरानी की है, साझा किया है ट्विटर पर लगातार अपडेट और कीटाणुशोधन का मुकाबला। अमेरिकी वैज्ञानिक उपन्यास कोरोनोवायरस के बारे में समाचारों के दैनिक प्रलोभन को नेविगेट करने के लिए उसके टूल किट के बारे में उसके साथ बात की, विश्वसनीय स्रोतों को खोजने से लेकर छाप अनुसंधान के बारे में रिपोर्टिंग की व्याख्या करने तक।

[[[[साक्षात्कार का एक संपादित प्रतिलेख निम्नानुसार है।]

कोरोनोवायरस जानकारी की भारी मात्रा से निपटने और स्वास्थ्यप्रद तरीके से इसके साथ संलग्न करने के लिए आपके पास क्या सुझाव हैं?

उच्च गुणवत्ता वाली जानकारी में मिनटों से लेकर घंटों तक की समयबद्धता के लिए बहुत कुछ नहीं है। यह सब कुछ है कि जानकारी कितनी अच्छी तरह से vetted और triangulated और प्रस्तुत किया गया है। मैं लोगों को इस तरह के संकट में करने के लिए प्रोत्साहित करता हूं जैसे कि धीमा करना और [read] एक अखबार की कहानी जो 12 घंटे पहले या 18 घंटे पहले या 36 घंटे पहले पोस्ट की गई थी – जो कि एक पेशेवर रिपोर्टर द्वारा लिखी गई थी, जो वर्षों से संक्रामक बीमारी को कवर कर रहा है। [and] किसने क्या किया जा रहा है और चीजों की व्याख्या करने और डालने के लिए विशेषज्ञों के एक समूह से बात की है [them] संदर्भ में।

मैं ट्विटर या फेसबुक या व्हाट्सएप की ओर रुख करने के बजाय लोगों को अपने विश्वसनीय पारंपरिक मीडिया स्रोतों की ओर आने के लिए प्रोत्साहित करता हूं, क्योंकि जब आप ऐसा करते हैं, तो आप ऐसी जानकारी प्राप्त करते हैं जो थोड़ी और हाल की है, लेकिन उस जानकारी की गुणवत्ता कहीं अधिक, बहुत कम है। इंटरनेट पर जो भी अफवाहें फैल रही हैं, उन सबके लिए आप अतिसंवेदनशील हैं, और यह एक बड़ी समस्या हो सकती है।

आप उन बेहतर समाचार स्रोतों को खोजने की अनुशंसा कैसे करेंगे?

मेरे लिए, यह व्यक्तिगत पत्रकारों के बारे में है। उदाहरण के लिए, मुझे लगता है कि हेलेन ब्रान्सवेल सीओवीआईडी ​​-19 के आसपास किसी की भी सबसे अच्छी रिपोर्टिंग करती है। वह पिछले कुछ-कुछ वर्षों से संक्रामक रोग कर रही है। वह पूरी तस्वीर को समझती है और उसे प्रस्तुत करने का शानदार काम करती है। मुझे लगता है कि यह उन आवाज़ों को खोजने का विषय है, जिन पर आप भरोसा करते हैं और फिर उन आवाज़ों पर भरोसा करते हैं।

कोरोनावायरस की वैज्ञानिकों की समझ लगातार बदल रही है। अक्सर, कुछ महीने पहले जो चीजें सच लगती थीं, वे अब झूठी हो जाती हैं। इस स्थिति में, हम कैसे बता सकते हैं कि कुछ अच्छी जानकारी या गलत सूचना है?

पहली बात तो पहचानने की [is that] क्योंकि विज्ञान बदलता है, स्वास्थ्य पेशेवरों से मिलने वाली सलाह समय के साथ-साथ बदलती रहती है। आप लोगों को यह कहते हुए देखेंगे, “ठीक है, तुम भरोसा नहीं कर सकते [National Institute of Allergy and Infectious Diseases director Anthony] फौसी, क्योंकि वह फरवरी में एक बात कह रहा था, और जुलाई में वह कुछ और कह रहा था। ” यह पूरी तरह से पीछे की तरफ है। जिन लोगों पर आप भरोसा नहीं कर सकते, वे हैं नहीं बहुत अधिक सबूत होने के बावजूद, उनके विचारों और सलाह को बदल दिया। सबूत के आधार पर जो लोग अपने विचार और सलाह बदल रहे हैं, वे वही हैं जो विज्ञान कर रहे हैं और जो अच्छी सिफारिशें दे रहे हैं।

वास्तव में आप गलत सूचनाओं को कैसे सुलझाते हैं, इसके संदर्भ में, सूचना के स्रोतों को देखना महत्वपूर्ण है। हो सकता है कि कोई व्यक्ति ट्वीट करता है कि यह पेपर आउट हो गया है, और वह अखबार की कहानी से जुड़ा है। खैर, अखबार की कहानी पर वापस जाएं। और फिर अखबार की कहानी मूल पेपर से जुड़ी हो सकती है। मूल पेपर पर वापस जाएं। त्रिकोणासन करना वास्तव में एक और महत्वपूर्ण बात है। यदि कोई दावा है कि वहाँ से बाहर है, तो सुनिश्चित करें कि यह दावा कई स्थानों द्वारा किया जा रहा है – और [that it is] न केवल कई खातों द्वारा ट्वीट किया गया, बल्कि वास्तव में विभिन्न लोगों से आ रहा है। अगर कुछ सच होने के लिए बहुत अच्छा या बहुत बुरा लगता है, तो यह शायद है।

में बुलिश बुला रहा है, आप उन तरीकों के बारे में बात करते हैं जब सही डेटा का भ्रामक रूप से उपयोग किया जा रहा है। क्या आप पुस्तक में वर्णित एक उपकरण का उदाहरण दे सकते हैं जिससे आपको COVID-19 समाचार में ऐसी भ्रामक जानकारी की पहचान करने में मदद मिली?

चयन पूर्वाग्रह तब होता है जब आप कुछ आबादी से नमूना लेते हैं, और फिर आप एक अलग आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालते हैं, और आपने जो नमूना देखा है वह वास्तव में उस आबादी का प्रतिनिधि नहीं है जिसके बारे में आप निष्कर्ष निकाल रहे हैं। महामारी की शुरुआत में, बेकर्सफील्ड के कुछ डॉक्टर थे, [Calif.], कि कैलिफोर्निया में बीमारी की व्यापकता का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे थे। उन्होंने अपने तत्काल देखभाल क्लीनिक में आने वाले रोगियों के अंश को देखा, जिनमें कोरोनोवायरस थे, और उन्होंने पाया कि यह अंश काफी अधिक था। और फिर वे [essentially] कहा, “ठीक है, ठीक है, जो हमें कैलिफ़ोर्निया में कोरोनोवायरस वाले अंश का अनुमान देता है।” उन्होंने बस यही मान लिया [the prevalence for] कैलिफ़ोर्निया के सभी [could be extrapolated from] उनके क्लीनिक में आने वाले लोग। लेकिन, ज़ाहिर है, यह एक महामारी के बीच में पूरी तरह से अनुचित धारणा है। यदि आपके पास शहर में क्लिनिक है जिसमें परीक्षण हैं, तो आपके क्लिनिक में आने वाले लोगों का एक बड़ा हिस्सा मानता है कि उनके पास कोरोनरी वायरस है। अन्यथा वे अंदर नहीं आते।

वह आकलन बहुत मायने रखता है। लेकिन इस तरह के विवरण के बारे में भूलना आसान है यदि आप अभी हेडलाइन पढ़ रहे हैं और आगे बढ़ रहे हैं।

हां निश्चित रूप से। मुझे लगता है कि बहुत अधिक प्रेरित तर्क भी है। एक बात हम वास्तव में तनाव [in the book] पुष्टि पूर्वाग्रह से बचने की कोशिश करना है। केवल उन विचारों पर संदेह करें जो आपकी मान्यताओं और इच्छाओं की पुष्टि करते हैं, जो आपके विश्वासों और इच्छाओं को चुनौती देते हैं। यह एक बहुत कठिन काम है मैं उस जाल में पड़ जाता हूं, और पुष्टि पुष्टिकरण से बचने का बेहतर काम करने के लिए मैं खुद को लगातार चुनौती दे रहा हूं। लेकिन यह ऐसा कुछ है जिसके लिए हम सभी अतिसंवेदनशील हैं।

उपन्यास कोरोनोवायरस के साथ, प्रीप्रिंट पेपरों पर भी काफी रिपोर्टिंग हुई है। ये ऐसे अध्ययन हैं जो अभी तक सहकर्मी-समीक्षा नहीं किए गए हैं लेकिन सार्वजनिक रूप से ऑनलाइन उपलब्ध कराए गए हैं। प्रीप्रिंट्स के बारे में समाचार रिपोर्टों की व्याख्या करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

सहकर्मी की समीक्षा करने वाले कागज के बीच एक तरह का पूर्ण अंतर नहीं है और एक ऐसा पेपर है जो एक प्रीप्रिंट संग्रह में है, हालांकि सहकर्मी की समीक्षा में दिलचस्प और सही दोनों होने की संभावना अधिक है। आपको देखना है [preprints] आमतौर पर मिलने वाली वैज्ञानिक बातचीत के पहले के दृश्य के रूप में। आम तौर पर अकादमिक समुदाय में होने वाली बहुत सारी चर्चा, [which] जरूरी नहीं कि जनता के लिए सुलभ हो, सभी ट्विटर और PubPeer और अन्य ऑनलाइन साइटों पर स्थानांतरित हो गए। उन लोगों के लिए जो विज्ञान को ट्रैक करना चाहते हैं और देखना चाहते हैं कि विज्ञान कैसे काम कर रहा है, यह वास्तव में काफी रोमांचक अवसर है। नकारात्मक पक्ष यह है कि ऐसे परिणामों से गुमराह होना आसान है, जो ठीक से नहीं किए गए हैं।

लेकिन मुझे लगता है कि बड़ा खतरा यह है कि इस पूरे महामारी का इतना राजनीतिकरण कर दिया गया है कि जब कोई परिणाम किसी पत्रिका या किसी पूर्वप्रकाशक सर्वर पर पोस्ट किया जाता है, तो यह परिणाम कुछ स्पेक्ट्रम के अंत में आता है। जैसे ही कागज़ निकलता है, जो भी पक्ष उस कागज का समर्थन करता है वह उस कागज को उठाता है और दूसरे पक्ष को हरा देने के लिए इसका उपयोग करता है। दोनों पक्ष अक्सर उन परिणामों से चुनिंदा चेरी-चुन रहे हैं जो उनके पक्ष में हैं। इन विश्वसनीय स्रोतों को खोजने के लिए यह फिर से वापस आता है। आप उन स्रोतों को ढूंढना चाहते हैं जो बीमारी के आसपास एक विशेष राजनीतिक कथा को बढ़ावा देने की कोशिश नहीं कर रहे हैं।

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