Alun Salt
プレスリリースを出すことができるかどうかを確認するために、今日、私は紙を送ってきました. それは魅力的で、有名な哲学的問題に触れています。 赤は本当に見えますか 赤? この論文は、蜂の視点から植物を見ています。 これにより、植物の見方がいくつか変わります。 それらは比較的大きくなり、飛ぶことができるため、それらの間の接続が異なります。 もう XNUMX つの変化は、赤い花が赤く見えなくなったことです。 ミツバチは、人間よりも紫外線スペクトルを深く見ることができますが、スペクトルの赤い部分を見ることはできません。 それで、彼らは黒を見ますか？ 黒は良い考えであり、それは著者です。
ただし、これがどれほど役立つかはわかりません。 この論文は、現実の性質について考えているのではなく、特定の種類のミツバチによる受粉に関する研究です。 この観察は、研究が斬新である理由を説明していますか、それともチームが発見した興味深いことから気をそらすものですか. 幸いなことに、この論文には非常にわかりやすい問題が含まれているため、この研究が実際の問題に取り組んでいる理由を説明するのに苦労することはありません。
また、ゲノミクスの論文もいくつか出てくる予定です。 彼らも良いですが、素人の聴衆に話すのは難しいです. たとえば、遺伝子について話すとき、どのくらいの情報が伝達されているのでしょうか? 一般的な戦術は、それを言うことです N ギガバイトのデータが DNA の小片に含まれています。 現実的には、ギガバイトにどれだけの情報があるかわかりません。 数値的には知っていますが、実際に想像することはできません。 6枚の同一の写真を見ることができるのは助けにはなりません。250枚はカメラからのRAWでXNUMXMB、もうXNUMX枚はJPEGとしてXNUMXKです。 しかし、私の画面では、それらはまったく同じに見えます。
別の方法は、情報を本と同等と見なすことです。 私は典型的な小説がどのようなものかを知っているので、その情報は何百万冊もの本に相当する可能性があります. 問題はあなたができるかです 本当に XNUMX万冊の本を想像してみてください。 同様の問題は、John Finnemore によって取り組まれています。 キャビン圧力 登場人物たちは、飛行機 GERTI を使って XNUMX 匹のラッコを想像しようとします。
もう一つの問題は経験の問題です。 遺伝子組み換えは、あるコンピューター プログラムから別のコンピューター プログラムに機能をコピー アンド ペーストするようなものとして表現されることがよくあります。 これは真実ですが、コンピューターに関する私たちの経験を見落としています。 この類推の目的は、危険がないと言うことですが、コンピューターが定期的にクラッシュすることはわかっています。 関数のアナロジーは理にかなっていますが、コンピューターの実際の使用方法を見落としています。
今日の仕事は、いくつかの新しい研究に興奮し (簡単)、興味のない人にその理由を説明することです (より難しい)。 これは、論文の重要な部分から気を散らすアナロジーを使わずに、何が問題なのかをすばやく示す方法で行う必要があります。
アナロジーを使うことにうんざりしている研究者もいます。 研究がそれ自体を語らせないのはなぜですか？ 答えは、植物科学のバックグラウンドを持っている一般市民は何人ですか? 口を噤むということではありません。 これに興味がある人は賢いでしょう。 それはこれらの人々に与えることです 進行中の研究について詳しく知るための出発点.
類推は、それらが明らかにすることができるのと同じくらい誤解を招く可能性がありますが、良くも悪くも、類推なしで言語を使用することはできません. （すでに私は、言葉の選択において、導くことについての古い比喩と光についての比喩を混ぜ合わせています。） あなたが想像できるものは、他の何かと似ていると同時に異なっていますが、カラスと書き物机を比較すると、カラスとカラスよりも違います. 私は違いを推測することしかできませんが、モニタ上で同じように見える RAW ファイルと jpeg ファイルの違いは簡単にわかります。 そのため、類推は専門知識によっても歪められ、親しみが認識を鋭くし、経験は物事を比較する類推で見過ごされている多くの違いを指摘します。 これが、科学者がプレスリリースで自分の仕事をほとんど認識しない理由ですが、自分の研究をより多くの聴衆に伝える方法を学ぶ必要がある理由でもあります. あなたが指摘するように、知性の欠如ではなく、専門知識と経験の欠如が科学コミュニケーションを困難にしています。 科学者や医師が同僚とのコミュニケーションに苦労しているのを目にしますが、どちらも相手が愚かだとは想定していませんが、成功するには、自分の研究を相手が自分の分野で理解していることと比較する必要があります。 類推。
「Bad Analogies」について私が興味を持っているのは、あなたが呼び出すさまざまなケースです。 別の種の POV を想像する必要があります。これには、必然的に私たち自身の認識との類推が必要です。 次に、DNA に保存されている情報をコンピューターに関連付ける問題に移ります。これは、遺伝学者がすべての仮説で想定している基本的なアナロジーです。 それが私たちの最良の類推であり、それが仮定されている理由ですが、DNAと計算の両方について理解が深まるほど、類推はより緊張したものになります. 次に、私たち全員、特に数学者は、それらを想像することができないことを知っている、途方もない割合のアナロジーに移ります。 数学は、他の方法では直感的に盲目になってしまうところを進めるためのシステムを提供します。 あなたと私だけでなく、ブライアン グリーンも 10 次元を想像することはできません。素粒子間の対称性と接続は、iPhone のヘッドフォンのように絡み合った紐ではありません。 超弦理論に余分な次元を配置することで、量子力学と一般相対性理論の方程式の他の変数を比較することができます。
科学コミュニケーションにおける主な課題は、リスクを評価できるようにこのバランス感覚を伝え、一般の人々に確率と分布の形で答えを受け入れるように教えることだと思います。 しかし、これは、漁師が気候変動について、海の荒れや季節的な漁獲量が漁網を使用するライセンスと同期していないという観点から聞く必要があることを意味します。 コメディアンは、さまざまな夜にさまざまなジョークのために拍手がさまざまな都市でどのように変化するかを聞かなければなりません。 スプレッドの普遍的な類推を見つけるのは非常に困難です。
情報が単語や本の数で数えられるときはいつでも、私自身が自分のそばにいます。 コンピューターはすべての単語と本をすでに保存していますが、ほとんど読めないため、それらについて何も知りません。 DNA RNA とタンパク質、細胞と生物の環境はすべて、複雑な方法で互いに関する情報を保存しているため、現在の類推は一貫して失敗しています。 それらはバイナリビットでエンコードされておらず、私たちが期待するような語順文法や語用変化の対象でもありません。 あなたの短い作品では、「then」と自動修正され、「is」と「s」が削除されましたが、それでも完全に快適に読むことができましたが、このレベルのコピーエラーは私たち自身のゲノムでは受け入れられないでしょう...おそらくその忠実度非常に少ない遺伝子で私たちの複雑さをコード化するには、高い代償が必要ですか?