Vorlesung "Bullshit-Resistenz" (2023, UDK Berlin) 10. "Bullshit im Namen der Wissenschaft" скачать в хорошем качестве

Vorlesung "Bullshit-Resistenz" (2023, UDK Berlin) 10. "Bullshit im Namen der Wissenschaft"

Themen: Missbrauch der Wissenschaft, irreführende Graphen, absichtliche Fehlinterpretationen, Greenwashing von Unternehmen, Selektionsfehler in der Wissenschaft, die Tücken bei Umfragen: Zufallsstichproben versus Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben, Repräsentativität, Publication Bias und Media Bias, Beobachter-Effekt und Urteilsverzerrung durch soziale Erwünschtheit ("social desirability bias"), White-Hat-Bias (Hindrehen für die gute Sache) bei den Themen: Gewalt, Menschenfeindlichkeit, Post-Hochzeits-Depression und Arbeitssucht. Vorlesung "Bullshit-Resistenz. Einführung ins kritische Denken" an der Universität der Künste Berlin (UDK) im Sommersemester 2023. Vorlesung 10: "Bullshit im Namen der Wissenschaft" _________________________________________ https://philipphuebl.com/   / philipphuebl     / hueblphilipp   _________________________________________ Anmerkungen: (1) Zeitpunkt 1:28:22 zum Fall-Beispiel "Gewalt": Im Jahr 2021 wurden laut Kriminalstatistik 143.604 Frauen Opfer partnerschaftlicher Gewalt, also etwa 0,35 Prozent.* Dunkelfeldstudien legen nahe, dass etwa 30 Prozent aller Frauen mindestens einmal im Leben eine Gewalterfahrung machen.** Selbst unter dieser Annahme wäre der Wert der Studie von Plan International fünfmal zu hoch. Quellen: https://unwomen.de/gewalt-gegen-fraue... ** Beispiel Sachsen: https://www.medienservice.sachsen.de/... (2) Zeitpunkt 1:42:50: Die Hans-Böckler-Stiftung ist Forschungs- und Studienförderungswerk des Deutschen Gewerkschaftbundes (DGB) und nicht der Grünen, deren Förderwerk die Heinrich-Böll-Stiftung ist. Zusammenfassung (1) Ergebnisse der seriösen Wissenschaft werden in der Wissensvermittlung manchmal falsch oder irreführend dargestellt, etwa durch fehlerhafte Graphen, Tabellen, Schaubilder oder durch Fehlinterpretationen von Studien (2) Auch in der Wissenschaft kommt es zu Fehlern, etwa zu zahlreichen Selektionsfehlern bei der Datenerhebung in Umfragen, der Interpretation und der Publikation von Daten sowie zu Verzerrungen, zum Beispiel durch Beobachter und durch soziale Erwünschtheit. (3) Die Gründe für die Fehler können unabsichtliche Irrtümer und Denkfehler sein, ideologische Verzerrungen oder absichtliche Täuschungen. (4) Einige Firmen und Unternehmen missbrauchen die Darstellung von Wissenschaft aus monetären Motiven heraus (Beispiel: Greenwashing) (5) Einige Forscher, Aktivisten und NGOs erliegen dem White-Hat-Bias: Für die „gute Sache“ biegen sie absichtlich oder unabsichtlich die Daten und deren Präsentation hin. Literatur Bergstrom, Carl T. und West, Jevin D. (2020) Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World. New York: Random House Bickel Peter J. et al (1975) „Sex Bias in Graduate Admissions: Data from Berkeley” Science 187, 4175: 398–404 Cope, Mark et al. (2009) „White Hat Bias: Examples of its Presence in Obesity Research and a Call for Renewed Commitment to Faithfulness in Research Reporting” International Journal of Obesity 34, 1: 84–88 Cornesse, Carina et al. (2020) „A Review of Conceptual Approaches and Empirical Evidence on Probability and Nonprobability Sample Survey Research“ Journal of Survey Statistics and Methodology 8, 1: 4–36 Dutwin, David et al. (2017) „Apples to Oranges or Gala versus Golden Delicious? Comparing Data Quality of Nonprobability Internet Samples to Low Response Rate Probability Samples“ Public Opinion Quarterly 81, S1: 213–239 Haslam, Nick (2016) "Concept Creep: Psychology’s Expanding Concepts of Harm and Pathology" Psychological Inquiry 27, 1: 1–17 Kenny, Diana T. et al. (2016) „Life Expectancy and Cause of Death in Popular Musicians: Is the Popular Musician Lifestyle the Road to Ruin?” Medical Problems of Performing Artists 31, 1: 37–44 Kosinski, Michal et al. (2013) „Private Traits and Attributes are Predictable from Digital Records of Human Behavior” PNAS 110, 15: 5802–5805 Roig, Emilia (2023) Das Ende der Ehe. Für eine Revolution der Liebe. Berlin: Ullstein Schröder, Martin (2023) Wann sind Frauen wirklich zufrieden? München: C. Bertelsmann Stafford, Laura et al. (2016) „Blue Brides: Exploring Postnuptial Depressive Symptoms“ Journal of Family Issues 37, 15: 2213–2231 Wald, Abraham (1943) A Method of Estimating Plane Vulnerability Based on Damage of Survivors. Statistical Research Group. New York: Columbia University Young, Neil et al. (2008) „Why Current Publication Practices May Distort Science” PLOS Medicine 7, 5, 10: e201