Pogrešno tumačenje klimatskih podataka svodi se na političku odanost: studija

Količina arktičkog morskog leda oko Sjevernog pola odavno je u opadajućem trendu, a satelitski podaci iz Nacionalnog centra za podatke o snijegu i ledu pokazuju ovaj pad - pogotovo u ovo doba godine - s dnevnim ažuriranjima.

Međutim, postoje trendovi pada i jedan poseban porast u 2013. (zahvaljujući neuobičajeno hladnom ljetu) uzrokovao je takvu rasprostranjenu pogrešnu interpretaciju uz političku liniju da je ona postala predmetom nedavno objavljenog sociološkog istraživanja. Nalazi pokazuju da, kada se oduzme politička pripadnost, ljudi zajedno donose pametnije odluke o znanosti o klimi. Ona također nudi najnovije znanstvene primjere o tome kako politika često ne dopušta činjenicama da stanu na put.

Prvo, ovdje je grafikon koji su istraživači vidjeli kao problematičan - vrsta političkog Rorschachovog testa - koji pokazuje nagli porast arktičkog morskog leda u 2013. Na primjer, ljudi koji misle da su klimatske promjene liberalna varka može ukazati na porast morskog leda kao dokazi da će se trend smanjivanja uskoro vratiti.

Damon Centola, sociolog i profesor na Annenberg školi za komunikaciju na Sveučilištu u Pennsylvaniji, vodio je istraživanje o tome zašto bi ljudi mogli pogrešno protumačiti gore navedene podatke. Njegov istraživački tim koristio je procese socijalnog učenja (koji su odgovarali ostatku skupine ljudi uz pitanje) kako bi vidjeli mogu li eliminirati polarizaciju između samosvojnih demokrata i republikanaca.

Istraživanje, “Socijalno učenje i pristranost u interpretaciji klimatskih trendova”, objavljeno je u ponedjeljak u časopisu Zbornik radova Nacionalne akademije znanosti.

Najsnažniji temeljni nalaz prije početka eksperimenta bio je da su "republikanci značajno pogrešno protumačili podatke", kaže Centola. "Sveukupno, u svakom slučaju, gotovo 40,2 posto republikanaca reklo je da arktički morski led raste." U međuvremenu, 73,9 posto liberala ispravno je procijenilo trend morskog leda na početnoj liniji.

Centola, viši autor na papiru, i njegov tim regrutirali su 2400 ljudi, pola republikanaca i polu-demokrata, na Amazonskom Mehaničkom Turku ("tržnica za posao koji zahtijeva ljudsku inteligenciju"). Bili su nasumično raspoređeni u dvostruke društvene mreže od 40 osoba kako bi uzeli “test inteligencije” koji je od sudionika tražio da proglase razine leda na moru.

"Što su vaši odgovori točniji, to više pobijedite!", Izvijestili su ispitanici. Oni su bili ne obavijestili su da je podatke odredila NASA, kako bi se izbjegle poznate predrasude povezane s organizacijskim izvorima informacija, pišu istraživači.

Bilo im je dopušteno revidirati svoje odgovore dok su pokazivali reakcije drugih ljudi u njihovoj mreži, a kada nije bilo stranačke pripadnosti uz odgovore njihovih susjeda u mreži, njihova predviđanja o ledenom ledu bila su bliža znanstvenoj prognozi NASA-e.

Ostala pitanja uključivala su simbole pored njih, suptilne sugestije da su ta znanstvena pitanja također imala političku gravitaciju. Kada su „ispitanici bili izloženi logotipu stranke tijekom komunikacije, socijalno učenje je bilo spriječeno, a polarizacija se zadržala na početnoj razini“, pišu oni.

Kada su svi sudionici dobili podatke, zamolili ih da prognoziraju na temelju tih podataka, i obavijestili da će im se platiti više novca za točne odgovore, Centola kaže da je skupina „riješila NASA-in problem“ ljudi koji pogrešno tumače njegovo istraživanje.

"Osam i pet posto i republikanaca i demokrata složilo se da se razine leda u arktičkom moru zapravo smanjuju", kaže on o podacima koji su predstavljeni goli, bez pripadnosti ili slika. "A što je još važnije, konsenzus je bio mnogo točniji konsenzus za obje skupine."

Ali kada su podaci predstavljeni s republikanskim slonom ili magarcem iz demokrata, ili s riječima "konzervativni" ili "liberalni", ili grafikon koji pokazuje kako su glasali ljudi koji su se identificirali kao konzervativni ili liberalni, prognoze su odstupile od točnih rezultata.

"Prednosti socijalnog učenja nisu ograničene na konzervativce", pišu istraživači. “Liberali su se također poboljšali u mrežama bez stranačkih znakova, završivši sa znatno većom točnošću trenda od liberala u kontrolnom stanju. Do kraja studije, u dvostranačkim mrežama bez stranačkih znakova, više nisu postojale značajne razlike u točnosti trendova između liberala i konzervativaca."

Kada se predstavi s konsenzusom iz skupine bez stranačka pripadnost, ispitanici su radili zajedno kako bi ispravno predvidjeli.

"Smatramo da u odsustvu političkih slika, međustranački kontakt eliminira polarizaciju i dovodi do puno boljeg razumijevanja klimatskih promjena", kaže Centola.

Sažetak

Vitalna znanstvena komunikacija često se pogrešno tumači od strane laičke javnosti kao rezultat motiviranog rasuđivanja, gdje ljudi pogrešno shvaćaju podatke kako bi odgovarali njihovim političkim i psihološkim predrasudama. U slučaju klimatskih promjena, utvrđeno je da neki ljudi sustavno pogrešno tumače klimatske podatke na načine koji su u sukobu s namjerom poruka klimatologa. Iako su prethodne studije pokušale smanjiti motivirano razmišljanje kroz dvopartijske komunikacijske mreže, utvrđeno je da te mreže pogoršavaju pristranost. Popularne teorije drže da dvopartijske mreže pojačavaju pristranost izlažući ljude suprotstavljenim uvjerenjima. Te teorije su u napetosti s istraživanjem kolektivne inteligencije, što pokazuje da razmjena uvjerenja u društvenim mrežama može olakšati socijalno učenje, čime se poboljšavaju individualne i grupne prosudbe. Međutim, prethodni eksperimenti kolektivne inteligencije gotovo su se oslanjali na neutralna pitanja koja ne uključuju motivirano razmišljanje. Koristeći Amazon's Mechanical Turk, proveli smo online eksperiment kako bismo testirali kako dvosmjerne društvene mreže mogu utjecati na tumačenje klimatskih komunikacija od strane NASA-e. Ovdje pokazujemo da je izlaganje suprotstavljenim uvjerenjima u strukturiranim dvo-stranačkim društvenim mrežama značajno poboljšalo točnost prosudbi među konzervativcima i liberalima, eliminirajući polarizaciju uvjerenja. Međutim, također smatramo da se socijalno učenje može smanjiti, a polarizacija vjerovanja održati, kao rezultat partizanskog pripremanja. Smatramo da povećanje istaknutosti partizanstva tijekom komunikacije, i kroz izlaganje logotipu političkih stranaka i kroz izlaganje političkim identitetima mrežnih kolega, može značajno smanjiti socijalno učenje.