Indices pour détecter la pseudoscience

Indices pour détecter la pseudoscience

Cycle de l'information scientifique

L’un des problème qui accable la science est la vitesse à laquelle les articles  de fausse science se répandent rapidement sur les réseaux sociaux, étant souvent faciles à lire et à comprendre et dont le sujet souvent spectaculaire (les vaccins causent l’autisme et la faim dans le monde! Les pharmaceutiques vous cachent que l’eau citronnée à saveur de banane guérit les tumeurs de l’utérus chez l’homme, etc.) attirent plus l’attention que les titres ennuyant des articles scientifiques.

Que ce soit ceux qui manipulent l’information scientifique pour passer un message, vendre un produit de santé alternative ou sont simplement écrits par des gens qui n’ont pas les connaissances scientifiques requises pour bien interpréter les résultats et la méthodologie des publications spécialisées, ils viennent tous fausser la culture scientifique du grand public parfois avec des conséquences dangereuses.

Je vous présente donc ici 12 indices inspirés de cette infographie pour bien identifier ces articles de science douteux.

http://cinziamazzamakeup.com/?x=omprare-viagra-generico-consegna-rapida-a-Roma 1- Titre sensationnalistes

Méfiez-vous des titres sensationnalistes qui gonflent l’importance d’une découverte, vous parle de secrets ou tombent dans le catastrophisme. Ils servent simplement à vous appâter vers leur site web et souvent ne représentent pas l’information réelle donnée dans l’article.

go to site 2- Résultats mal interprétés

Les résultats de plusieurs recherches sont souvent mal interprétés, parfois malhonnêtement pour passer un message ou par manque de connaissances scientifiques du journaliste qui tente d’en faire une bonne histoire. Si possible lisez le résumé de l’article scientifique original (facile à trouver à l’aide de Google) pour vérifier les conclusions.

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Il faut toujours garder en tête que certaines recherches sont payées par des industries ou des groupes de pression. Ça n’invalide pas les recherches pour autant mais il faut être aux aguets pour identifier certaines entorses à la méthodologie scientifique comme des résultats ignorés ou le choix de la méthode optimale pour que les résultats concordent avec le message désiré.

follow 4- Corrélation et causalité

Il faut toujours se rappeler que la corrélation (deux séries de données évoluent de la même manière ou inversement) n’entraine pas la causalité: le hasard peut expliquer cette relation.

Le site Spurious Correlations présente plusieurs de ces fausses corrélations (souvent très drôle) qui n’entraînent pas de causalité. Donc non, les Pastafariens n’ont pas raison d’affirmer que les changements climatiques sont causés par la diminution du nombre de pirates sur les mers.

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Dans les articles de recherches, les spéculations (la protéine x pourrait peut-être augmenter les chances de développer la maladie y) n’ont de valeur qu’au niveau du brassage d’idées mais de nombreux articles qui reprennent ces recherches les présentent comme des faits. Toujours se méfier de ces  »faux-faits » qui peuvent être cités malhonnêtement ou honnêtement par manque de connaissances du langage scientifique.

http://cinziamazzamakeup.com/?x=vardenafil-senza-ricetta-Roma 6- Taille des échantillons trop petite

Plus la taille des échantillons est petite (personnes étudiées, taille des bases de données climatiques, etc.), moins on peut avoir confiance en les résultats d’analyse.

Parfois il est impossible d’obtenir un grand nombre d’échantillons (étude de phénomènes climatiques ou de maladies rares par exemples) mais s’il est facile d’obtenir un grand échantillon (études sur les maladies cardiaques ou tests sur les souris en laboratoire par exemple) et que la méthodologie se limite à un petit échantillonnage il faut être prudent dans sa lecture de l’article.

follow link 7- Des échantillons non-représentatifs

Les échantillons utilisés doivent aussi représenter la population étudiée. Si nous voulons connaître l’effet de la fumée secondaire sur les Québécois, il faut s’assurer d’étudier une proportion semblable d’hommes, de femmes et de gens d’âges et de conditions de santé diverses.

Nous ne pouvons généraliser une conclusion à l’échelle de tous les Québécois si les seules personnes étudiées sont des  »sportifs de 18 à 35 ans ». Les conclusions seraient hyper-biaisées. Ce problème d’échantillonnage en est un qui se retrouve régulièrement au sein des articles scientifiques douteux.

viagra generico online prezzo piu basso a Milano 8- Réputation des  publications scientifiques citées

Même si les grandes revues scientifiques font réviser les articles soumis par d’autres chercheurs de la même discipline il peut quand même s’y glisser des erreurs.

Le fonctionnement de la recherche universitaire (besoin de publier en quantité pour obtenir des fonds de recherche) peut inciter certains chercheurs à tourner les coins ronds pour publier plus ou même parfois falsifier certaines données.

La plus grande problématique au niveau des publications est que de nombreuses revues scientifiques acceptent n’importe quel article sans même les réviser. Ce cas d’un faux article supposément écrit par Maggie Simpson et Edna Krabappel est en un exemple tristement rigolo. Si personne (sauf les éditeurs de ces journaux!) ne se sont laissés prendre, de nombreux autres articles à la méthodologie douteuses mais au titre sérieux polluent le web et alimentent les faux-journalistes. En cas de doute, rechercher le titre de journal cité et le nom de l’auteur principal, vous devriez être rapidement fixé sur leur crédibilité.

Ces maisons d’éditions douteuses publient aussi des livres avec ces même largesses. Certaines envoient même régulièrement des invitations aux auteurs de mémoires et de thèses pour les publier en tant que livre. Je continue toujours à recevoir ce genre d’invitations de temps en temps mais préfère évidemment que le seul livre auquel mon nom est présentement associé soit publié par un éditeur sérieux.

http://cinziamazzamakeup.com/?x=viagra-generico-25-mg-pagamento-online-a-Milano 9- Des résultats impossibles à reproduire

D’autres chercheurs doivent être en mesure de reproduire une expérience dans de nombreuses conditions lorsque possible et d’obtenir des résultats semblables afin de prouver la justesse d’une découverte. Si les résultats sont spectaculaires mais que personne n’a réussi à les reproduire il faut se questionner.

maximum lasix dosage in 24 hours 10- Des données triées sur le volet

Si l’auteur de la recherche n’utilise qu’un petit échantillon de ses données pour tirer des conclusions c’est signe qu’elles ne sont pas très solides ou même fausses.

J’ai personnellement publié quelques articles en hydrologie dans lesquels j’étudiais les impacts hydrologiques des caractéristiques des barrages et de leurs bassins versant. J’aurais facilement pu éliminer quelques rivières dans mes analyses pour m’assurer de gonfler la valeur des coefficients de corrélation en retirant les observations qui n’allaient pas dans le même sens. Je ne l’ai pas fait évidemment car utiliser le plus grand nombre de mesures possible donnait du poids à mes conclusions à défaut de gonfler artificiellement quelques valeurs.

11- Aucun test à l’aveugle

Dans certains domaines d’études comme la psychologie ou la médecine il est essentiel que les sujets ne sachent pas s’ils font partie du groupe étudié (celui à qui l’on donne le médicament ou le traitement) ou celui de référence (celui qui prend le placebo). S’il est possible et éthique de faire un test à l’aveugle mais que le chercheur l’omet c’est louche.

Dans certains cas il est même possible de faire des tests en double aveugle si l’on croit que le comportement de celui qui donne les soins sera affecté s’il connait la nature de ce qui donne à ses patients. Dans ce cas, ni les patients, ni ceux qui donnent les soins savent si le traitement qu’ils reçoivent ou administrent est le bon ou le placebo: seuls les chercheurs le savent.

12- Aucune utilisation d’un groupe contrôle

Si toutes les variables d’une expérimentation sont contrôlées il doit y avoir un groupe contrôle qui ne subit aucune influence. Exemple: pour étudier l’effet d’un nouvel engrais sur la croissance des plantes nous devons pouvoir la comparer avec la croissance de plantes qui poussent dans des conditions normales, donc de contrôles.

Si l’étude nécessite un groupe contrôle mais que celui-ci est omis il faut être prudent en analysant les résultats.

Voilà! En conclusion c’est simple: si c’est trop beau ou spectaculaire pour être vrai c’est souvent que ce ne l’est pas. Des résultats spectaculaires doivent être accompagnée d’une preuve solide. Sans cette preuve soyez prudents dans votre interprétation de ce que vous lisez.

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