Entwerfen für die Wahrheit: Google Scholar Concept

Stellen Sie sich vor, Sie wachen eines Morgens mit einem E-Mail-Artikel Ihrer Tante auf und warnen Sie, Ihren neugeborenen Sohn nicht zu impfen. Sie öffnen besorgniserregend den Link und lesen, dass eine in The Lancet (einer der renommiertesten wissenschaftlichen Fachzeitschriften der Welt) veröffentlichte Studie schlüssig herausgefunden hat, dass Impfstoffe Autismus verursachen. Das PDF der aktuellen Studie scheint legitim zu sein, jedoch hindert Sie Ihr mangelndes medizinisches Fachwissen daran, sie zu verstehen oder leicht zu diskreditieren. Immerhin ist es von The Lancet veröffentlicht worden, hat ein Dutzend Zitate und der Artikel liefert ein vernünftiges Argument. Sie möchten vielleicht weiter recherchieren, aber einige sind vielleicht überzeugt und teilen es erneut auf Facebook, um andere Eltern vor den Gefahren einer Impfung zu warnen.

So kommt es zu Fehlinformationen.

Die fragliche Studie wurde tatsächlich von Andrew Wakefield real verfasst und 1999 in The Lancet veröffentlicht. Der Artikel Ihrer Tante besagt jedoch, dass die Studie im Jahr 2010 aufgrund von Datenmanipulation vollständig zurückgezogen wurde und Wakefields medizinische Lizenz widerrufen wurde. Der Vorfall gilt allgemein als Auslöser der Anti-Impf-Bewegung, die für den Ausbruch zuvor kontrollierter Krankheiten wie Masern und Mumps verantwortlich ist und viele Todesfälle zur Folge hat.

Wahrheitskompass

Wir befinden uns inmitten einer erkenntnistheoretischen Krise, die auf häufige Fehlinformationen zurückzuführen ist, für deren Überprüfung wir weder Zeit noch Fachwissen haben. Die Wissenschaft ist zwar nicht perfekt, aber das beste Werkzeug, um zur Wahrheit zu gelangen, da sie die grundlegenden Fakten hervorbringt, auf denen Meinungen, Überzeugungen und Weltpolitik beruhen. Es gibt jedoch viele Herausforderungen, um glaubwürdige Forschung zu identifizieren:

  1. Außerhalb der Reichweite des Fachjargons machen dichter Text und häufige Paywalls die wissenschaftliche Forschung für die Massen praktisch unzugänglich, so dass wir für die Übersetzung auf die Medien angewiesen sind.
  2. Übertrieben - die Medien vereinfachen und sensibilisieren die Ergebnisse häufig zu stark, um Werbeeinnahmen zu generieren und die Wahrheit weiter zu verwässern.
  3. Dynamische Welt, statische Informationen - die meisten heute veröffentlichten Informationen sind in Stein gemeißelt, sofern sie nicht manuell aktualisiert werden. Dies ist besonders gefährlich für die Wissenschaft, da sie sich ständig weiterentwickelt. Was heute bewiesen ist, kann morgen widerlegt werden und umgekehrt.
  4. Zitierweise Kaninchenbau-Studien zitieren oft 20–50 andere Studien. Sollte eine dieser Studien nicht die Glaubwürdigkeit einer Studie beeinträchtigen, in der sie zitiert wird?
Woher wissen wir, ob eine Studie in einem Artikel überarbeitet oder zurückgezogen wurde?
Wie glaubwürdig ist eine Studie, die zurückgezogene oder veraltete Studien zitiert?
Wird eine Studie von einer privaten Organisation mit Interessenkonflikten veröffentlicht?
Hat der Autor eine dokumentierte Betrugsgeschichte?

Aktuelle Bemühungen wie RetractionWatch.com verfolgen zurückgezogene Papiere, zusammen mit den am häufigsten zitierten Rückzügen und einer Rangliste von Autoren mit der höchsten Anzahl von Rückzügen. Obwohl es ein Schritt in die richtige Richtung ist, jedes Mal eine Website zu besuchen, wenn Sie eine Studie oder einen Autor überprüfen möchten, ist dies lästig und lässt sich nicht skalieren.

Google Scholar-Browsererweiterung

Eines der am meisten unterschätzten Projekte von Google ist Google Scholar - eine kostenlose Datenbank mit ca. 150 Millionen von Experten begutachteten Fachzeitschriften, Büchern, Konferenzbeiträgen, Abschlussarbeiten, Dissertationen und sogar Gerichtsurteilen und Patenten.

Ich stelle mir eine Google Scholar-Browsererweiterung vor, die zurückgezogene oder veraltete Dokumente erkennt, warnt, wenn das Zitat einer Studie nicht mehr gültig ist, Autoren mit dokumentiertem Betrug meldet und privat finanzierte Studien mitteilt, in der Hoffnung, den Lesern dabei zu helfen, Glaubwürdigkeit zu erlangen.

Lassen Sie uns den Artikel Ihrer Tante von früher mit der installierten Google Scholar-Erweiterung erneut lesen:

Wenn Sie den Artikel öffnen, warnt Sie Ihre Google Scholar-Browsererweiterung, dass in dem Artikel eine fehlerhafte Studie festgestellt wurde:

Wenn Sie mit dem Lesen beginnen, wird ein Link zu der betreffenden Studie hervorgehoben:

Wenn Sie auf "Details anzeigen" oder auf das Erweiterungssymbol klicken, werden Informationskarten mit weiteren Details angezeigt:

Infokarten bestehen aus 7 Abschnitten:

  • Warnung (falls zutreffend).
  • Dokumenttyp: Name und Link des Dokuments.
  • Herausgeber: Name des Herausgebers, Datum, Quelle
  • Autor: Name, Titel, Institution, Mitautoren,
  • Institution: Name, privat oder öffentlich
  • Infoleiste: Angabe nach Nummer, zugehörige Artikel und Download (falls zutreffend)

Für jedes UI-Element der Erweiterung gibt es verschiedene Schweregrade:

Bei mehreren Dokumenten zeigt das Erweiterungssymbol die Anzahl der Dokumente mit dem höchsten Schweregrad an. (Wenn zwei zurückgezogene und vier nicht klassifizierte Dokumente vorhanden sind, wird das Symbol mit der Nummer 2 rot angezeigt.)

Links zu Infokarten führen zu den entsprechenden Seiten von Google Scholar:

Forschung

Ich begann damit zu recherchieren, wie Informationen verbreitet wurden, und befragte einen meiner Doktoranden. Ich habe die Beziehungen zwischen den Hauptakteuren des Ökosystems der wissenschaftlichen Nachrichten herausgearbeitet:

  • Autoren (Professoren) betreiben wissenschaftliche Forschung
  • Institutionen finanzieren diese Autoren
  • Zeitschriften Veröffentlichen Sie die Qualitätsergebnisse
  • Medienseiten und Blogs berichten über diese Ergebnisse
  • Über Medienseiten erfahren die Leser Wissenswertes über wissenschaftliche Forschungsergebnisse

Nach einigem Graben wird deutlich, dass fast alle Spieler motiviert sind, im eigenen Interesse zu handeln:

  • Autoren - wertvolle Forschungsergebnisse = beruflicher Aufstieg
  • Institutionen - mehr wertvolle Autoren = besserer Ruf / $
  • Zeitschriften - wertvollere veröffentlichte Forschung = besserer Ruf / $
  • Medien- interessantere Recherche veröffentlicht = mehr Werbegeld generiert

Diese Erkenntnisse verstärken die Notwendigkeit einer solchen Erweiterung.

Als nächstes habe ich die aktuelle Navigation von Google Scholar entworfen:

Danach plante ich die Funktionalität, die ich mir vorgestellt hatte, und die Navigation zwischen den Seiten:

Zukünftige Schritte

Der Nachteil von Browsererweiterungen ist, dass sie auf Mobilgeräten nicht funktionieren. Eine mögliche Lösung wäre ein dedizierter mobiler Browser oder das Backen der Funktionalität in Google Chrome (Android / iOS). Darüber hinaus gibt es einige interessante Zukunftsmöglichkeiten:

  • A.I.- Maschinelles Lernen könnte eventuell durch Semantik analysiert werden und sinnvolle Beziehungen zwischen den Datenbanken von Google Scholars herstellen, die zu weiteren Einsichten führen könnten. AI könnte schließlich der ultimative Peer Reviewer sein, und B.S. Detektor, da er in der gesamten akademischen Literatur Sinn macht, indem er bisher unbemerkte Muster erkennt.
  • Durch die Nutzung von Crowd-Sites wie PubPeer.com können Akademiker Peer-Reviews nach der Veröffentlichung durchführen, was Mängel in mehreren hochkarätigen Veröffentlichungen aufzeigt und sogar zu Rückzügen führt. Es wäre interessant, Kommentare oder sogar Abstimmungen durch verifizierte Wissenschaftler zu untersuchen.
  • Dezentralisierung - Ich nehme an, kein Projekt ist abgeschlossen, bis die Blockchain involviert ist. Abgesehen von Witzen konnte ich ein Wissenschaftsmagazin DApp auf Ethereum sehen, das Studien über die Blockchain speichert und notariell beglaubigt. Geprüfte Wissenschaftler, die von Experten geprüfte Studien einreichen, würden für hochwertige Beiträge als Krypto-Token ausgezeichnet. Es könnte sogar ein cleveres Crowdfunding-Modell für die Finanzierung künftiger Studien geben. Ab diesem Zeitpunkt würde Google Scholar nicht mehr zu Google gehören, da es ein unabhängiger Dienst wäre, der gegen zentrale Kontrolle oder Zensur immun ist.

Meine langfristige Vision ist ein Mechanismus der Wahrheit, der über die Wissenschaft hinausgeht und sich auf Nachrichtenartikel, Blogs, Tweets, Websites und sogar E-Books erstreckt, indem Dienste wie FactCheck, Snopes, FiB, B.S. Detektor und MediaBias.

Der russische Einfluss auf die US-Präsidentschaftswahlen 2016 ist ein Beweis für die Macht der Waffeninformation. In einer Zeit, in der Social Media für viele zu einer Hauptnachrichtenquelle geworden ist, haben Zuverlässigkeit und Glaubwürdigkeit nachgelassen und sind in vielen Fällen gänzlich verschwunden. Falsche Informationen sind zu einer wichtigen Kraft geworden, die unsere Welt prägt, da sie billiger und einfacher als je zuvor herzustellen und zu verbreiten sind. Dieses Konzept ist nur ein Ansatz für ein viel umfassenderes und komplexeres Problem, da wir dringend Werkzeuge benötigen, um uns vor Fehlinformationen zu schützen

PS: Einige Tage nach Fertigstellung dieses Artikels kündigte die Chan-Zuckerberg-Initiative das Computable Knowledge Project an, mit dem wissenschaftliche Arbeiten mithilfe von KI umfassend verknüpft und verstanden werden sollen.