Врхунски истраживач хране у Корнелу је повукао 15 студија. То је много.

Брајан Вансинк је опомена о лошим подстицајима у науци.

вансинк

Брајан Вансинк је управо повукао шест радова из врхунских часописа.

да ли би Берни Сандерс победио Трампа
Јасон Коски

То је најгора ноћна мора сваког научника: шест радова повучено у једном дану, заједно са саопштењем за штампу како би се помогло светским научним репортерима да шире и дискутују о вестима.



Управо то се догодило у септембру у мрежи часописа ЈАМА , и истраживачу Корнела Брајану Вансинку. Вансинк је био директор Цорнелл'с Фоод анд Бранд Лаб-а. Годинама је познат као а светски познати стручњак за понашање у исхрани .

Убрзо након ЈАМА издао своја повлачења, Цорнелл је објавио да је факултетска комисија утврдила да је Вансинк починио недолично понашање и да ће се повући са универзитета 30. јуна 2019. У међувремену, Вансинк је уклоњен из свих предавања и истраживања, рекао је проректор Универзитета Корнел Мајкл Котликоф у саопштењу. Вансинк ће провести своје преостало време на универзитету сарађујући у текућем прегледу свог претходног истраживања.

У изјави за Вок, Вансинк је оповргао ове налазе. Није било преваре, намерног погрешног извештавања, плагијата или проневере, написао је он. Верујем да ће сви моји налази бити подржани, проширени или модификовани од стране других истраживачких група.

Чак и ако никада нисте чули за Вансинка, вероватно сте упознати са његовим идејама. Његове студије, цитирано више од 20.000 пута , говоре о томе како наше окружење обликује начин на који размишљамо о храни и шта на крају конзумирамо. Он је један од разлога зашто су компаније Биг Фоод почеле да нуде мања паковања грицкалица, у порцијама од 100 калорија. Једном је водио комитет УСДА за смернице о исхрани и утицао на јавну политику. Помогао је Гуглу и војсци САД да спроводе програме за подстицање здраве исхране.

Али током последњих неколико година, научна кућа од карата која је подржала овај рад и утицај почела је да се урушава. А оквир оф скептични истраживачи и новинари, укључујући Степхание Лее из БуззФееда , помно су погледали Вансинкову истраживачку јединицу психологије хране, Лабораторију за храну и брендове на Универзитету Корнел, и показали да је тамо бесомучна манипулација подацима.

Укупно, 15 Вансинкових студија је сада било повучено , укључујући шест извучено из ЈАМА у септембру. Међу њима: студије које сугеришу људи који купују храну гладни купују више калорија ; то наручивање ручка унапред може вам помоћи да одаберете здравију храну ; и то служећи људима из великих чинија подстичу их да сами себи служе веће порције.

У а Саопштење , ЈАМА је рекао да Корнел није могао да пружи гаранције у вези са научном валидношћу 6 студија јер нису имале приступ Вансинковим оригиналним подацима. Дакле, Вансинкове идеје нису нужно погрешне, али он није пружио веродостојне доказе за њих.

Према ректору Цорнелл-а, Вансинково академско лоше понашање укључивало је погрешно пријављивање истраживачких података, проблематичне статистичке технике, пропуст да се правилно документују и сачувају резултати истраживања и неприкладно ауторство.

Али ова прича је много већа од било ког истраживача. То је важно јер помаже да се осветли упорни проблеми у науци који постоје у лабораторијама широм света, проблеми за које реформатори науке све више позивају на акцију. Ево шта треба да знате.

Петнаест Вансинкових студија је повучено, а налази у десетинама других доведени су у питање

Нова Година Вок

Вансинк је имао вештину да производи студије које су биле мачја мета за медије, укључујући и нас овде у Вок-у. Ин 2009, Вансинк и коаутор објавили су студију које је постало вирално што је сугерисало да Радост кувања куварица (и други слични) допринели су расту америчког струка. Открило је да су рецепти у новијим издањима књиге — која је продата више од 18 милиона примерака од 1936 — садржи више калорија и веће количине порција у поређењу са својим најранијим издањима.

Студија се фокусирала на 18 класичних рецепата који су се појавили у Радост кувања од 1936. и открили да се њихова просечна густина калорија током година повећала за 35 процената по порцији.

Постојао је и Вансинков познати зделе без дна студија, која је закључила да ће људи безумно гутати супу све док се њихове чиније аутоматски допуне, а његова лоше кокице студија, која је показала да ћемо појести устајалу и неукусну храну када нам је представљена у огромним количинама.

Заједно су помогли Вансинку да ојача свој већи истраживачки план фокусиран на то како су одлуке које доносимо о томе шта једемо и како живимо у великој мери обликоване еколошким знацима.

Критичко испитивање његовог рада почело је 2016. године када је Вансинк објавио а блог пост у којој је нехотице признао да је подстицао своје дипломиране студенте да се баве сумњивим истраживачким праксама. Од тада, научници су пречешљавали његов рад и тражили грешке, недоследности и општу несавршеност. И открили су десетине оних који су се гребали по глави.

У више од једног случаја, Вансинк погрешно идентификован узраста учесника објављених студија, мешајући децу узраста од 8 до 11 година са малишанима. Све у свему, колективни напори су довели до читавог досијеа проблематични налази у Вансинковом раду .

До данас, 15 његових радова је повучено . И то је запањујуће с обзиром да је Вансинк био тако високо цитиран и да је његов рад био толико утицајан. Вансинк је такође прикупљао владине грантове, помогао у обликовању маркетиншких пракси у прехрамбеним компанијама и радио са Белом кућом како би утицао на политику хране у овој земљи.

Вансинк се наводно бавио п-хаковањем на стероидима

Нова Година Вок

Међу највећим проблемима у науци које дебакл Вансинка представља је менталитет објављивања или нестанка.

Да би били конкурентнији за грантове, научници морају да објаве своја истраживања у угледним научним часописима. Да би њихов рад био прихваћен од стране ових часописа, потребни су им позитивни (тј. статистички значајни) резултати.

То врши притисак на лабораторије као што је Вансинк да раде оно што је познато као п-хаковање. П означава п-вредности, меру статистичке значајности. Типично, истраживачи се надају да њихови резултати дају п-вредност мању од 0,05 — граничну вредност изнад које своје резултате могу назвати значајним.

П-вредности су мало компликоване за објашњење (као и ми овде и овде ). Али у основи: Они су алат који помаже истраживачима да схвате колико су њихови резултати ретки. Ако су резултати супер ретки, научници могу бити сигурнији да је њихова хипотеза тачна.

Ево ствари: П-вредности од .05 није тако тешко пронаћи ако другачије сортирате податке или извршите огроман број анализа. У бацању новчића, помислили бисте да би било ретко добити 10 глава заредом. Можда ћете почети да сумњате да је новчић пондерисан у корист главе и да је резултат статистички значајан.

Али шта ако сте случајно добили 10 глава заредом (то може да се деси) и онда изненада одлучите да сте завршили са бацањем новчића? Ако бисте наставили, престали бисте да верујете да је новчић пондерисан.

Заустављање експеримента када се постигне п-вредност од .05 је пример п-хаковања. Али постоје и други начини да се то уради — као што је прикупљање података о великом броју исхода, али само извештавање о резултатима који постижу статистички значај. Проводећи многе анализе, сигурно ћете само случајно пронаћи нешто значајно.

Према БуззФеед'с Лее , који је добијао Вансинкове мејлове, уместо да тестира хипотезу и извештава о било каквим налазима до којих је дошао, Вансинк је често охрабривао своје подређене да крцкају податке на начине који би донели интересантније или пожељније резултате.

У ствари, он је водио операцију хаковања - или како је рекла једна истраживачица, Кристин Саинани са Станфорда БуззФеед , п-хаковање на стероидима.

Вансинкова аљкавост и претеривања могу бити већи од уобичајених. Али многи, многи истраживачи су признали да су се бавили неким обликом п-хаковања у својим каријерама.

До 2012 преглед од 2.000 психолога открило је да су тактике п-хацкинга уобичајене. Педесет посто је признало да је извештавало само о студијама које су успеле (игноришући податке који су били неубедљиви). Око 20 посто је признало да је прекинуло прикупљање података након што су добили резултат којем су се надали. Већина испитаника сматрала је да су њихови поступци одбрањиви. Многи су мислили да је п-хаковање начин да се пронађе прави сигнал у свој буци.

Али нису. Све више се чак и уџбеничке студије и феномени поништавају јер их истраживачи поново тестирају ригорознијим дизајном.

Многи људи раде на покушају да зауставе п-хаковање

Нова Година Вок

Постоји покрет научника који настоји да исправи праксу у науци попут оних за које је оптужен Вансинк. Заједно, они у основи позивају на три главна поправка која добијају на замаху.

  1. Предпријава студија дизајна : Ово је велика заштита од п-хаковања. Предрегистрација значи да се научници јавно обавежу на дизајн експеримента пре него што почну да прикупљају податке. Ово знатно отежава избор резултата.
  2. Отворено дељење података : Научници све чешће позивају своје колеге да све податке из својих експеримената ставе на располагање свакоме да их испита (наравно, постоје изузеци за посебно осетљиве информације). Ово осигурава да се лоша истраживања која прођу кроз рецензију колега могу још једном проверити.
  3. Регистровани извештаји о репликацији : Научници су гладни да виде да ли су претходни налази у академској литератури издржани под интензивнијим надзором. У току су многи напори да се реплицирају (тачно или концептуално) резултати истраживања са ригорозношћу.

Постоје и други потенцијални поправци: постоји група научника која позива на а строжија дефиниција статистички значајних . Други тврде да ће се увек играти произвољна ограничења значаја. И све више, научници се окрећу другим облицима математичке анализе, као што је Бајесова статистика, која поставља нешто другачије питање података. (Док п-вредности постављају питање: Колико су ретки ови бројеви? Бајесов приступ пита: Која је вероватноћа да је моја хипотеза најбоље објашњење за резултате које смо пронашли?)

Ниједно решење неће бити панацеја. И важно је препознати да се наука мора ухватити у коштац са много фундаменталнијим проблемом: својом културом.

У 2016. Вок послат дали анкету на више од 200 научника који су питали: „Ако бисте могли да промените једну ствар о томе како наука функционише данас, шта би то било и зашто? Једна од јасних тема у одговорима: Институције науке треба да постану боље у награђивању неуспеха уместо да награде публикације изнад свега.

Један млади научник нам је рекао да се осећам растрзано између постављања питања за која знам да ће довести до статистичког значаја и постављања питања која су важна.

Брајан Вансинк се суочио са истом дилемом. И све је јасније који је пут изабрао.

Додатно читање: Методе истраживања (и како их побољшати)