2017 年,认知科学等相关领域出现过哪些值得关注的「大事件」?

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终于有个被邀请回答的我答得出来了。


首先,如何定义“值得关注的大事件”

我简单粗暴的去找Open Science Framework(OSF)top preprints of 2017。直白来说,就是2017年中,据地OSF preprint中阅读数量最多的新研究文献

前十位依次是:

从左到右依次是排名,PsyArXiv(心理学preprint)或者SocArXiv(社会学preprint),文献title,作者,被阅读量,被下载量。


接下来我们再通过看他们各自的关键词或标签来给他们归类

1 Sexual Orientation 性取向,face 面部,facial morphology 面部形态,Prenatal Hormone Theory 产前荷尔蒙理论,Computational Social Science 计算化社会科学, Big Data 大数据, Privacy 隐私, Artificial Intelligence 人工智能,

2 Evidence 证据, Methodology 方法论, p-value p值, Statistics 数据

3 politics 政治, extremism 极端主义, intergroup relations 团体间关系, dehumanization 去人性化, prejudice 偏见, alt-right 极右

4 Bayes Factor 贝叶斯因子, Bayesian Inference 贝叶斯推理, Bayesian Statistics 贝叶斯数据, Posterior Probability 后验概率, PsyArXiv,

5 Cognitive Ability 认知能力,Education 教育, Intelligence 智商, IQ, Meta-analysis 元分析, Quasi-experimental 类实验研究, Schooling 学校教育

6 Error control 错误控制, p-value p值 , Statistical Significance 数据显著性, Statistics 数据

7 Religion 信仰, Atheism 无神主义, Social Desirability 社交愿求, Stigma 刻板, Bayesian Estimation 贝叶斯估值

8 Bayes Factor 贝叶斯因子, Bayesian Inference 贝叶斯推理, Bayesian Statistics 贝叶斯数据, Posterior Probability 后验概率

9 Mindset 心态, Educational Attainment 教育素养, Growth Mindset 成长心态, Cognitive Ability 认知能力

10 Boundary Work 学科边界研究, Genetic Ancestry Tests 基因检测, Genetics 基因, Identity 身份, Identity Repair 身份修复, Kinship 亲属, Online Community 在线社区, Public Understanding of Science 大众对科学的认识, Racism 种族歧视, Social Dimensions of Science 科学的社会维度, Social Movements 社会运动, Stigma 刻板, Symbolic Boundaries 象征性边界, White Nationalism 白人民族主义


不难发现,这些文献大体可以分成三类:时政话题(1,3,7,10),数据/ Statistics (2,4,6,8),教育(5,9)。我们或许可以说,在心理学领域,想要做出受欢迎或者有影响力的研究,要紧扣热门话题,或者要和方法论挂钩(比如近期在心理学大热的frenquentist vs Bayesian争论)


对于我来说,这十篇文献,我印象最深刻的是1, 2&6.

排名第一的论文可以说今年争议最多的研究。这篇研究结果可以概括为:"Deep neural networks are more accurate then humans at detecting sexual orientation from facial images" ,深度神经网络,根据人类的面部形态,比人类的gaydar更能准确地探测性取向

如此社会热点和科技热点结合的课题,preprint一出来的24小时不到,已经有32K阅读量,6400下载量了。但是不可避免的,有媒体做标题党误导群众,也有群众在未读完全文之后便妄论,质疑研究结果之余,还威胁作者人生安全。于是,作者写了一篇文章,总结了一下这个课题的主要研究结果,针对他人的论点一一反驳,具体可看此链接

而我把2&6放在一起,因为论文6是针对论文2的反应和评论

在众多领域,包括心理学,我们都会用到p值来对理论做出推测,但是我们使用p值的方法有着诸多问题,于是一众大牛发表论文2,说要把p<0.05这个标准降到p<0.005. 对此,以Laken为首的另外一众大牛发表论文6,说我们实际需要的是justify 一类错误,也就是说,p值需要小于一个什么数值才能draw inference取决于研究本身,或许是0.05,或许是0.005,或许是0.0000000000001.