麻省理工|麻省理工华人博士研究新冠遭学术霸凌！斯坦福诺奖得主呵斥
一则消息在Twitter上引起了热议 。
MIT华人博士遭学术霸凌，而且施暴者还是诺奖得主、斯坦福教授 。
只因一篇「新冠数据使用和传播」的论文 。
怎么回事？
原来，在论文中，这位博士生指出了新冠怀疑论者的“神操作”：利用正统数据，在网络上推广非正统科学 。
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于是，有人把它和此前发表“新冠过度反应论”的学术权威联系了起来 。
网暴的根源，得从斯坦福大学教授John Ioannidis说起 。
斯坦福教授“新冠过度反应论”
早在新冠疫情爆发之初，不少非主流言论就涌现出来：政府的反应过度、戴口罩无法阻止传播、危机已经结束……
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甚至还有“口罩无用论”者发表论文，比如，已经被撤稿的：
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这些质疑声中，不乏学术大牛——斯坦福大学教授John Ioannidis 。
作为传染病和公共健康领域的专家，谷歌学术显示其h指数为214，除此之外，他还是一位统计学家 。
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但在去年，他发表了一些颇具争议的言论 。
比如，通过媒体表示：新冠死亡率可能远低于预期，因此当前的一些防护政策完全不合理 。
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并且在某些研究和录像中指出：“如果卫生系统确实不堪重负，那么大多数额外死亡可能不是由于冠状病毒引起的”、“新冠病毒的风险很可能被夸大了”……
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这些言论一度被指责是草率科学 。
怀疑论者的“反可视化”
再看看这篇引发网暴的论文：《病毒可视化：冠状病毒怀疑论者如何使用正统数据实践来在线推广非正统科学》 。
论文一作是博士生Crystal Lee（李佳佳），共同作者包括，两名本科生：Tanya Yang（杨悦）、Gabrielle Inchoco，以及人类学副教授Graham M. Jones、CSAIL教授Arvind Satyanarayan 。
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自新冠疫情爆发以来，人们通常利用各种清晰、美观的图表，来传递感染率、死亡人数、疫苗接种情况等数据 。
一般来说，图表展现的实际数据，可以向人们传递正确的观点，比如：戴口罩可以减少传播风险 。
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△图源：约翰·霍普金斯大学
然而，一些美国的新冠怀疑论、过度反应论者，也在社交媒体上发布了各种图表 。
他们的数据来源是什么？又是如何传播的？
于是，MIT研究团队梳理了Twitter上50万个帖子，并进行UMAP可视化、分析用户之间的关系，建立了一个社交网络图 。
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结果出乎意料，怀疑论者使用的可视化效果，甚至比其他人更多 。
在6组不同类型的媒体和用户中，“anti-mask（反口罩）”小组的可视化图表，平均参与度较高 。
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通过追踪并分析一些怀疑论者的对话，团队发现，这些图表并不是胡乱编的，而是使用了一种非常复杂的“反可视化” 。
也就是说，他们使用的数据集和最新的可视化方法，同样是来自官方，可得到的结论却截然不同 。
这些怀疑论者反映出美国的反知识分子传统，他们并不是被动的接受专家观点，相反，这些人在数据的收集和使用上颇有心得，例如：
“反口罩”小组将感染数量与死亡率等结果对比，感染率的不确定性范围很广，因此认为感染数量的可视化会产生误导，并为此创建反可视化效果 。
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