นักวิจัยที่ดูชุดข้อมูลเดียวกันในทางสังคมศาสตร์ให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างมาก และความแปรปรวนนั้นน้อยมากที่สามารถอธิบายได้ด้วยอคติ
การศึกษาใหม่ชี้ “เอกภพแห่งความไม่แน่นอน” ที่ซ่อนเร้นอาจอยู่เบื้องหลังการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาสังคมศาสตร์
เมื่อนักวิทยาศาสตร์ใช้ชุดข้อมูลเดียวกันเพื่อตอบสมมติฐาน เฉพาะ ที่ว่า การย้ายถิ่นฐานลดการสนับสนุนนโยบายทางสังคม นักวิจัยหลายสิบคนให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง จากผลการศึกษาใหม่ที่ตีพิมพ์ในวารสารProceedings of the National Academy of Sciences เมื่อวัน ที่ 28 ต.ค.
การค้นพบนี้ชี้ให้เห็นว่าอาจเป็นเรื่องยากมากที่จะมั่นใจในการค้นพบในบางสาขาเหล่านี้ เนื่องจากแม้แต่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในตัวเลือกเริ่มต้นก็อาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างมาก
ในการศึกษาใหม่Nate Breznauนักวิจัยหลังปริญญาเอกที่มหาวิทยาลัยเบรเมินในเยอรมนีและเพื่อนร่วมงานได้ขอให้นักวิจัย 161 คนในทีมวิจัยประมาณหกโหลทดสอบสมมติฐานร่วมกัน นั่นคือ การอพยพลดการสนับสนุนนโยบายทางสังคมของรัฐบาล คำถามนี้ถูกถามเป็นร้อยๆ ครั้งในวรรณกรรมสังคมศาสตร์ และผลลัพธ์ก็ปรากฏอยู่ทั่วแผนที่ Breznau กล่าวกับ Live Science
โดยพื้นฐานแล้ว พวกเขาให้ข้อมูลแก่ทีมวิจัยจากคำถาม 6 ข้อที่เกี่ยวข้องกับนโยบายของรัฐบาลจาก International Social Survey Programme ซึ่งเป็นชุดข้อมูลกว้างๆ ที่ติดตามความแตกต่างของนโยบายใน 44 ประเทศ
จากนั้นจึงขอให้ทีมใช้ตรรกะและความรู้เดิมเพื่อพัฒนาแบบจำลองเพื่ออธิบายความสัมพันธ์ระหว่างการย้ายถิ่นฐานกับการสนับสนุนบริการสังคมของรัฐบาล
ตัวอย่างเช่น กลุ่มหนึ่งอาจคาดการณ์ว่าจำนวนผู้อพยพที่หลั่งไหลเข้ามายังประเทศต่างๆ เพิ่มมากขึ้นทำให้เกิดการแข่งขันเพื่อแย่งชิงทรัพยากรที่หายาก ซึ่งส่งผลให้การสนับสนุนบริการทางสังคมลดลง จากนั้นทีมวิจัยต้องตัดสินใจว่าจะใช้ข้อมูลประเภทใดเพื่อตอบคำถามนั้น (เช่น จำนวนผู้อพยพสุทธิที่ไหลเข้าประเทศ ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ หรือรายได้เฉลี่ยหรือค่ามัธยฐานในภูมิภาคต่างๆ) รวมถึงอะไร ประเภทของการวิเคราะห์ทางสถิติที่พวกเขาจะใช้
ที่เกี่ยวข้อง: การให้เหตุผลแบบนิรนัยกับอุปนัย
การค้นพบของกลุ่มวิจัยสะท้อนวรรณกรรมโดยรวม: 13.5% ระบุว่าไม่สามารถสรุปได้ 60.7% ระบุว่าสมมติฐานควรถูกปฏิเสธ และ 28.5% ระบุว่าสมมติฐานถูกต้อง
จากนั้นทีมของ Breznau ใช้การวิเคราะห์ทางสถิติของตนเองเพื่อพยายามทำความเข้าใจว่าเหตุใดกลุ่มต่างๆ จึงให้ข้อสรุปที่แตกต่างกัน
พวกเขาพบว่าทั้งความลำเอียงและการขาดประสบการณ์ไม่สามารถอธิบายความแปรปรวนได้ การตัดสินใจที่แตกต่างกันและดูเหมือนเล็กน้อยหลายร้อยครั้งอาจเปลี่ยนข้อสรุปไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ที่น่าประหลาดใจยิ่งกว่าคือไม่มีชุดของตัวแปรใดที่ดูเหมือนจะให้ผลลัพธ์ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง อาจเป็นเพราะมีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะเปรียบเทียบแบบจำลองต่างๆ (มีข้อจำกัดอย่างหนึ่งของการศึกษา: การวิเคราะห์ของผู้เขียนเองเป็นแบบจำลองทางสถิติ ดังนั้นจึงขึ้นอยู่กับความไม่แน่นอนเช่นกัน)
ยังไม่ชัดเจนว่าเอกภพแห่งความไม่แน่นอนนี้รบกวนวิทยาศาสตร์อื่นมากน้อยเพียงใด อาจเป็นได้ว่าฟิสิกส์ดาราศาสตร์เป็นตัวอย่างที่ง่ายกว่าในการสร้างแบบจำลองมากกว่าปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ในขนาดใหญ่ Breznau กล่าว
ตัวอย่างเช่น มีเซลล์ประสาท 86 พันล้านเซลล์ในสมองของมนุษย์ และอีก 8 พันล้านคนบนโลกใบนี้ และผู้คนเหล่านี้ล้วนมีปฏิสัมพันธ์กันในเครือข่ายสังคมที่ซับซ้อน
“อาจเป็นกรณีที่มีกฎหมายพื้นฐานที่จะควบคุมองค์กรทางสังคมและพฤติกรรมของมนุษย์ แต่เราไม่มีเครื่องมือที่จะระบุได้อย่างแน่นอน” Breznau กล่าวกับ Live Science
ประเด็นหนึ่งที่ได้จากการศึกษานี้ก็คือ นักวิจัยควรใช้เวลาสร้างเสริมสมมติฐานของตนก่อนที่จะกระโดดไปที่การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล Breznau กล่าว และสมมติฐานของการศึกษาใหม่นี้เป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบ
“การย้ายถิ่นฐานบั่นทอนการสนับสนุนนโยบายทางสังคมหรือไม่ มันเป็นสมมติฐานทางสังคมศาสตร์ทั่วไป แต่มันอาจจะคลุมเครือเกินไปที่จะได้รับคำตอบที่เป็นรูปธรรมจริงๆ” เขากล่าว
คำถามที่เจาะจงหรือตรงเป้าหมายอาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า Breznau กล่าว
หากคุณต้องการดูว่าตัวแปรและตัวเลือกการสร้างโมเดลต่างๆ ส่งผลต่อผลลัพธ์ของแต่ละโมเดลอย่างไร คุณสามารถทำได้ผ่าน แอ ป Shiny
สล็อตเว็บตรง, สล็อตเว็บตรงแท้, สล็อต 888 เว็บตรง ไม่ผ่านเอเย่นต์ ไม่มี ขั้นต่ำ
