误解的科学：Covid 时代如何破坏理解

“相信科学”和“遵循科学”的口号在媒体广播、印刷品和媒体上不断重复。 随 选择科学家、政治家和记者近三年来，但这些说法是否混淆了科学进步的政治利益？ 换句话说，这些流行语是否代表了合理的科学推理，或者它们是对公认的科学探究途径的误解的产物？

更大的问题是，使用这些流行语可能会导致更深层次的科学误解，即研究如何进行和应该如何进行。 我讨论了对科学的三种潜在误解，并解释了它们与当前流行病的关系。 

误解一：科学告诉你该怎么做

“遵循科学”的核心是科学研究指导人们如何根据实验的结果数据继续进行 - 如果找到 X，那么你必须做 Y. Gabrielle Bauer 褐石研究所 讨论这个错误的推理主要集中在人而不是病毒或研究结果做出决定并且这些决定是基于价值观的事实。 但是有人可能会说，科学提供了数据，而数据对于知道该做什么是不可或缺的。 因此，科学确实告诉人们如何行动。 

尽管科学提供了数据，是的，个人和政治决策由“数据驱动”是有意义的，但这并不意味着数据本身就可以指导我或你或任何人以某种方式行事。 如果您知道外面正在下雨，仅此事实是否就告诉您：带伞，穿雨衣，穿上胶鞋，以上所有，以上都不是？

真空中的事实不是如何行动的指导； 相反，它们会告诉我们考虑到我们的背景信仰和价值观，什么是更可取的。 如果您不介意早上跑步时弄湿，那么您的服装很可能与那些担心衣服被水损坏的人不同。 在这两种情况下，人们都知道完全相同的事情——正在下雨——但他们得出的结论并不相同。 这是因为数据不发号施令； 它为指导提供信息和依据。 

由于数据（在科学研究过程中获得的数据）为决策提供信息，因此负责决策的各方拥有可以使用的高质量科学数据至关重要。 发生这种情况的一种方法是将相关方作为参与者纳入研究。 当相关方不包括在研究中时，所获得的数据对他们的使用是有限的。 Covid-19 III 期疗效试验就是一个很好的例子。 这 BNT162b2 和 mRNA-1273 试验排除了孕妇和哺乳期妇女； 因此，对于这些人来说，没有科学证据可供他们用来决定是否接种疫苗——没有关于疫苗功效或安全性的数据。 

Harriette Van Spall，在 欧洲心脏杂志，评论说这一举动是不合理的，因为没有证据表明疫苗会对孕妇或其孩子造成不当伤害。 更重要的是 研究 也开始表明，与同龄未怀孕的人相比，孕妇患严重 Covid-19 的风险更高； 这意味着如果任何群体需要有关疫苗接种效果的科学数据，那将是那些负结果风险最高的群体。 

Hanna 及其同事的最新数据发表在 JAMA儿科 表明大约 45% 的参与者提供了含有疫苗 mRNA 的母乳样本——在决定是否接种疫苗之前，孕妇和哺乳期妇女可能会受益于这一点。 

“遵循科学”应该包含这样一种信念，即科学研究应该告知人们关于某个问题的信息，而不是告诉人们该做什么——因为它不能这样做。 科学提供事实和数据，而不是指令或命令。 由于研究提供了事实，因此这些事实适用于做出决定的人是非常重要的，如果您所属的人口统计被排除在参与之外，那么就很难知道是否接种疫苗——这使得数据不适用。 当相关的人口统计数据不包括在科学中时，很难说“遵循科学”。 这些人究竟打算追随什么？ 

误解二：科学没有价值

关于科学探究的另一个潜在误解是研究人员将他们的价值观放在门外并进行 无价值 研究。 在学术环境中，这种通常被称为价值中立的理想的立场被认为是站不住脚的，因为价值在科学方法的各个步骤中都有体现。

一个典型的例子来自 Thomas Kuhn 的书 科学革命的结构，他认为，不仅仅是科学证据被用来推动和拉动研究人员支持一种理论而不是另一种理论。 一个更现代的例子是Heather Douglas 在她的书中 科学、政策和无价值的理想 她认为，社会和伦理价值观在科学的生产和传播中发挥着作用。 

学者们之前的争论集中在科学中是否应该存在价值观，但更当代的争论则围绕着应该存在什么样的价值观。 库恩和与他类似的观点认为，寻求真理或认知价值观应该是：那些有助于理解数据和选择适当结论的价值观。 而道格拉斯和类似观点认为，伦理问题等附加价值也应该成为科学的重要组成部分。 无论如何，得出结论认为价值观——无论如何解释——确实并且应该成为科学的一部分，这仍然是一个当前无可置疑的立场。 这必然会影响科学研究的内容和方式。 

个人可能认为价值观不属于科学的一个原因是因为研究应该是客观的，并且超出任何个人主观信念的范围——本质上，科学家应该从无到有地拥有自己的观点。 然而，这种推理在离开车站的那一刻就遇到了麻烦。 让我们从研究这个话题中寻找灵感。

外行人可能不知道，研究人员可以控制他们研究的内容、研究方式、结果数据的收集和分析方式以及实证结果的报告方式。 事实上，Wicherts 及其同事的一篇文章发表在 心理学前沿 描述了研究人员可以以任何他们喜欢的方式操纵的 34 个自由度（研究领域）。 这些自由度也被证明很容易被利用——如果研究人员决定——通过 西蒙斯和同事 他进行了两次模拟实验，其中他们表明，如果以特定方式进行实验，那么真正愚蠢的假设可以得到证据的支持。

这也表明一个人的 星座 在一个人的健康中发挥作用——但这当然是由于对自由度的利用，即测试多个非预先指定的假设。 获得某些结果可能不是科学研究的功能，而是可能基于研究人员在其调查中引入的价值观。 

这可能都很好，但是价值观究竟如何影响研究人员的自由度——研究人员控制下的实验的那些方面？ 首先，假设您是一名科学家。 你首先要考虑你想研究什么。 您可以选择一个您感兴趣的主题，并扩展当前对该主题的理解。 但是，您可能会因为重视帮助有需要的人而被牵扯到一个与他人福祉有关的话题。

无论您选择前一个主题还是后一个主题，您都是出于价值观、认知——知识创造或道德——做正确的事的原因而这样做的。 相同类型的推理将涉及实验将在谁身上进行、实验将如何进行、收集哪些数据、如何分析数据以及报告什么/如何报告数据。 

一个典型的例子是将幼儿排除在一些 III 期疫苗试验之外：18 岁以下的个体被排除在外。 造成这种情况的一个原因可能是研究人员有理由相信，如果将儿童包括在内，他们将面临过度的伤害风险。 预防伤害的伦理价值被优先考虑，排除了了解疫苗对儿童的有效性的认知价值。 这一推理也可能适用于排除孕妇和哺乳期妇女以及免疫功能低下的个体。 

此外，在疫苗试验的终点选择中也可以看到价值。 根据 Peter Doshi 在 英国医学杂志日报，主要终点——研究人员主要关心的理解——第三阶段试验的主要终点是预防有症状的感染。 重要的是，在这些试验中没有研究病毒的传播——从接种疫苗到接种疫苗，或从未接种疫苗到未接种疫苗，或从接种疫苗到未接种疫苗，或从未接种疫苗到接种疫苗。 

最近， 珍妮小辉瑞（Pfizer）发达市场总裁评论说，辉瑞疫苗在投放市场之前没有经过阻止传播的测试。 自从疫苗进入市场以来，证据表明它们似乎并没有阻止传播，因为在接种疫苗和未接种疫苗的个体中积累的病毒载量是相似的，正如在 自然医学. 甚至发表在 新英格兰医学杂志药 表明疫苗接种确实减少了传播的报告表明，这种减少会减弱，直到接种疫苗后 12 周，传播变得与未接种疫苗的人相似。 

我们再一次看到，研究疫苗是否能预防传播、死亡、住院或急性感染的选择取决于进行试验的人，而这些决定往往基于价值观。 例如，Small 表示辉瑞必须“以科学的速度前进，以了解市场上正在发生的事情”。 因此，利用原始市场产生的价值可能是研究将重点放在它所做的端点上的原因。 

在 Covid-19 期间进行的科学通常有一个实际的最终目标。 通常，这意味着向公众提供建议或产品以帮助对抗病毒。 不利的一面是研究进展很快，这可能是因为信息和有用产品的速度受到了高度重视。 例如 BNT162b2 和 mRNA-1273 III 期试验的初始随访期约为两个月，但这两项试验均表示计划进行为期两年的持续随访。 两年而不是两个月更符合 FDA 在这个问题上，III期试验应该持续一到四年才能确定疗效和不良反应。 这种快速性可能已被优先考虑，因为人们确实可以从快速访问中受益。 然而，出于经济利益或其他不那么道德的基础，这种速度也可能被优先考虑。 

不管研究速度、研究变量和排除人口统计的原因如何，应该清楚的是，无论好坏，科学都包含个人价值观。 这意味着科学家和那些“遵循科学”的人都在做出基于价值的决策，然而，这些决策是“数据驱动的”。 也就是说，正在进行的研究不是客观的，而是包含研究人员持有的主观价值。 

误解三：科学是公正的

在整个大流行期间，我听到有人大声说外行人必须“相信科学”，考虑到科学文献的格局明显分歧，我一直觉得这很奇怪。 因此，我或其他任何人应该全心全意地信任哪种科学？ 在 Naomi Oreskes 的一篇尖锐文章中 “科学美国人”，她解释说科学是一个“学习和发现的过程”。 更广泛地说，这个过程断断续续地移动，并且在其进程中不是线性的，而是来回移动，有时依赖于意想不到的尤里卡时刻。

Oreskes 的主要观点是那些声称“科学是正确的”的人是错误的，因为他们从根本上误解了科学是如何运作的。 一项研究并不能“证明”任何事情，政治化的科学由于被当权者煽动而不是真的。 由此可见，如果怀疑是获得科学证据的正确方式，那么人们不应该因为不“相信科学”而受到责骂，因为这才是正确的态度。 

这预示着我的误解#3，因为吹捧“相信科学”的人似乎相信科学及其呈现是公正的。 现实情况是，科学经常需要专家意见不一的漩涡，有些人解释说 X 理论优于 Y 理论，而另一些人则抱怨相反。 结果是需要额外的实证工作来解决每个理论的细节，并从实验和逻辑上证明为什么一个理论确实是优越的。 然而，偏见可以在两个层面渗透到这个过程中：研究人员可能有意或无意地构建旨在支持某些假设或贬低其他假设的实验； 它也可以进入科学的呈现——在呈现辩论的一方时，就好像不存在辩论一样。 

关于第一层次的偏见，即研究本身的偏见，最尖锐的例子来自资金来源，在多个领域发现行业赞助的试验往往会产生更有利的结果。 例如，发表在 重症监护 Lundh 及其同事进行的研究得出结论，“制造公司赞助的药物和设备研究比其他来源赞助的研究具有更有利的疗效结果和结论。”

同样，发表在 JAMA内科 表明行业赞助的关于糖（蔗糖）的研究淡化了其在冠心病中的作用，并指出脂肪和胆固醇是负责任的。 作者甚至说，“政策制定委员会应该考虑减少对食品工业资助的研究的重视”，而是专注于其他认真对待添加糖对心脏病影响的研究。 

这可能是一个明显的观点，即那些对研究结果有经济利益的人可能会做一些事情来确保获得积极的结果，但无论这一点多么明显，都有研究支持它。 更重要的是，如果它如此明显，那么在数十亿美元的赌注中，争夺疫苗和抗病毒市场空间的制药公司怎么可能不做有偏见的事情呢？

Brook Jackson 解释了辉瑞公司 III 期疫苗试验的潜在偏见来源，他告诉 英国医学杂志日报 关于负责测试疫苗的文塔维亚研究小组所犯的错误。 根据杰克逊的说法，其中一些错误包括：“没有及时对经历过不良事件的患者进行随访”、“疫苗没有在适当的温度下储存”和“实验室标本贴错标签”等。 进行研究时的直接错误有可能使结果产生偏差，因为获得的数据可能反映了所犯的错误，而不是所研究变量的影响。 

潜在偏差的另一个例子是使用某些统计测量而不是其他测量。 根据 Olliaro 及其同事在发表于 柳叶刀微生物 疫苗试验采用了相对风险降低，这对疫苗的功效给予了很高的评价。 但是，如果他们使用绝对风险降低，测量的效果会低得多。

例如，作者指出“辉瑞-BioNTech 疫苗的相对风险降低了 95%，Moderna-NIH 降低了 94%，Gamaleya 降低了 91%，强生降低了 67%，阿斯利康-牛津疫苗降低了 67%。 ” 当使用绝对风险降低时，疗效显着下降，“阿斯利康-牛津为 1.3%，Moderna-NIH 为 1.2%，强生为 1.2%，Gamaleya 为 0.93%，辉瑞-BioNTech 疫苗为 0.84% 。” 

除了在实证研究中可能引入的偏见之外，由于媒体、科学家和政治家对科学的表现可能会出现偏见。 尽管科学文献还没有定论，但那些在外部寻找的人——可能在研究人员的帮助下——挑选经验信息向公众展示。 这种方法允许那些选择信息的人绘制适合特定叙述而不是实际科学景观的图片。 重要的是，这种偏见使研究看起来好像是确定性的。 这进一步巩固了“相信科学”的理念。 

一个典型的例子是政府处理疫苗加强计划的不同方式。 这 疾病预防控制中心 美国建议 XNUMX 岁及以上的人如果最后一次接种疫苗至少在两个月前进行，则应接种加强剂。 同样，在 加拿大 在某些情况下，建议个人在最后一次接种疫苗三个月后进行加强免疫。

这些建议与 丹麦 建议如下：“从 covid-19 患重病的风险随着年龄的增长而增加。 因此，将向 50 岁以上的人，特别是弱势群体提供疫苗接种。” 这些国家可以访问相同的数据，但选择对其公民提出不同的建议——所有这些都应该是基于科学的。 

此外，关于已获批准的 Covid-19 疫苗的“安全有效”口号也可能是研究报告存在偏见的一个例子，因为一组加拿大科学家最近撰写了 邮件 致加拿大首席公共卫生官和卫生部长，要求提高疫苗接种风险和不确定性的透明度。

从本质上讲，这封信清楚地表明，这些科学家认为加拿大政府没有适当地告知加拿大公民。 尽管有这种推算， 加拿大卫生部 声明，“加拿大授权的所有 COVID-19 疫苗 被证明是安全、有效和高质量的”（原文粗体），而边界以南 疾病预防控制中心 指出，“COVID-19 疫苗是 安全有效”（原文粗体）。 至少某些科学家认为，有必要进行额外的科学讨论，以确保公民获得适当的信息且不存在偏见，但公民目前收到的信息并未反映这一点。 

另一个例子是传输。 据报道， 加拿大广播公司 疫苗确实可以防止传播，但如前所述，情况并非如此。 更有趣的是，在疫苗进入市场时，研究人员推测，仅仅基于作用机制，疫苗不太可能预防 传输. 

科学，它的实践和传播，随时都有可能渗入偏见，这将是一个错误，正如 Oreskes 指出的那样，假设科学是正确的，因为它是如何完成的、谁参与了或谁提出了调查结果。 尽管有这样的说法，但 Covid-19 大流行以及“相信科学”的口号已经改变了人们期望的观点，从健康的怀疑主义转变为盲目接受。 这种对任何数据的非批判性接受，更不用说以“科学的速度”进行的研究，应该停下来。 当提出反对意见并对假设进行微调时，科学就会向前发展，而不是仅仅因为权威机构如此规定而达成一致。 

认识误解

这些误解代表了个人在大流行期间错误地看待科学研究及其使用的潜在方式，并反映了所采用的口头禅以及发现的呈现和速度。 认识到这些误解应该为判断科学主张的真实性、口号的必要性和科学研究的严谨性提供更坚实的基础。 知情应该是度过和结束这一流行病的首选方法，但知情需要认识到误解和以不同方式思考的诀窍。