सोशल मीडिया में विज्ञान को बेहतर करने की जरूरत है

सोशल मीडिया में विज्ञान की जनता की धारणा को कम करने की अक्सर अनिच्छुक क्षमता है। ऐसी शक्ति को जिम्मेदारी से संभालने की आवश्यकता है।

सोशल मीडिया हमें सुविधा देता है। कुछ क्लिक और पसंद हैशटैग के माध्यम से ऑन-द-गो समाचार पर मंथन किया जाता है और इसे सुलभ बनाया जाता है। जैसा कि हम अपने फास्ट फूड ऑर्डर करते हैं, जबकि दुनिया के दूसरी तरफ एक घटना होती है, हमें इससे अवगत कराया जा सकता है कि हमारे ऑर्डर हमारे फोन पर केवल ब्राउज़ करके जाने के लिए लिपटे हुए हैं।

और वैश्विक संचार के विकास के साथ वर्तमान रहने के लिए, अधिकांश प्रकाशन घरों को बनाए रखने की आवश्यकता है। वैज्ञानिक मीडिया के लिए भी ऐसा ही है। और वास्तव में, विज्ञान संचार के लिए सोशल मीडिया की अपनी खूबियां हैं। आईएफएलएस और न्यू साइंटिस्ट जैसी लोकप्रिय वेबसाइटों के साथ शोध निष्कर्षों को एक आम दर्शकों के लिए अधिक सुलभ बनाना, यह एक ऐसी उम्र है जहां हम सचमुच अपनी उंगलियों पर विज्ञान रखते हैं। यह सब एक नल है।

हालांकि, कभी-कभी यह संदेश क्लिकबैट सुर्खियों के कारण गड़बड़ हो जाता है। लेकिन clickbait बिकता है। और पैसा अधिकांश मीडिया हाउस के लिए अंतिम एंडगेम है।

तो क्या होता है जब विज्ञान संचार कहीं गलत हो जाता है? एक बहुत ही कुख्यात मामला जो पूर्व-सोशल मीडिया पर शुरू हुआ वह आज भी फेसबुक के टिप्पणी अनुभाग में चलता है। करीब बीस साल पहले एंड्रयू वेकफील्ड ने एमएमआर वैक्सीन को ऑटिज्म से जोड़ते हुए धोखाधड़ी के नतीजे जारी किए। आगामी सनसनीखेज भयावह परिणाम आज भी महसूस किए गए हैं। टीकाकरण तर्क के विरोधी पक्षों को समर्पित ब्लॉग और वेबसाइटों को खोजने के लिए केवल एक Google खोज इंजन का उपयोग करने की आवश्यकता है। दोनों तरफ बढ़ती हताशा के साथ, वैज्ञानिकों और विज्ञान संचारकों को कोई संदेह नहीं है कि इस मीडिया तूफान को शांत किया जा सकता था, प्रेस रिलीज द्वारा route विज्ञान के प्रारंभिक मार्ग को टाला गया था। यह मामला इस बात पर भी जोर देता है कि वैज्ञानिक डेटा की मजबूती कितनी महत्वपूर्ण है। अगर कुछ भी, हमने सीखा है कि वैज्ञानिकों, उनकी धारणाओं और उनके निष्कर्षों के संचार के बाद एक महत्वपूर्ण वैश्विक प्रभाव पड़ता है। और सोशल मीडिया के आगमन के साथ, यह केवल बढ़ गया है।

ऐसे उदाहरण हैं जहां त्रुटिपूर्ण तरीके, और परिणामस्वरूप त्रुटिपूर्ण निष्कर्ष बताए गए हैं, और पूर्वाग्रह में फ़ीड किए गए हैं। उदाहरण के लिए 2011 में डॉ। सातोशी कानाज़ावा द्वारा मनोविज्ञान में प्रकाशित लेख को लीजिए, जिसका शीर्षक है, women काली औरतें अन्य महिलाओं की तुलना में शारीरिक रूप से कम क्यों हैं? ’हालांकि यह हैरान करने वाला हो सकता है कि ऐसा व्यक्तिपरक लेख एक प्रतिष्ठित ऑनलाइन की संपादकीय प्रक्रिया से गुजर सकता है? पत्रिका, यह कोई मतलब नहीं है कि पहली बार विज्ञान का उपयोग नस्लवाद को सही ठहराने के लिए किया गया है।

ऐसी एक घटना जिसमें अफ्रीकी अमेरिकियों की कीमत पर वैज्ञानिक अध्ययन शुरू किया गया था, वह टस्केगी सिफिलिस अध्ययन था। 1932 में शुरू हुए चालीस साल की अवधि में सैकड़ों अफ्रीकी-अमेरिकी पुरुष, जिनमें से कई को नहीं पता था कि उन्हें सिफलिस है, अध्ययन में नामांकित थे। न केवल उन्हें जानबूझकर उनकी बीमारी के बारे में गुमराह किया गया था, बल्कि पेनिसिलिन के मानक सिफलिस उपचार होने पर भी उन्हें अनुपचारित छोड़ दिया गया था। पूरे परिवार प्रभावित हुए। और यह केवल एक उदाहरण है कि क्यों काले और जातीय अल्पसंख्यक समूहों को वैज्ञानिक अनुसंधान के बारे में युद्ध की किसी भी भावना के लिए उचित ठहराया जाता है जो विशेष रूप से उन्हें अध्ययन दल के रूप में शामिल करता है।

तब से, नैतिक मानकों के संदर्भ में विज्ञान ने एक लंबा सफर तय किया है। अब प्रोटोकॉल की आवश्यकता है कि नैतिकता बोर्ड मनुष्यों या जानवरों से जुड़े अनुसंधान करने की अनुमति के लिए आवेदनों की अध्यक्षता करते हैं। इसके अलावा, सभी मानव प्रतिभागियों से सूचित सहमति आवश्यक है। फिर भी, अतीत की कमियों के कारण, वैज्ञानिक समुदाय को आम जनता से लाभ उठाने का भरोसा है। इस ट्रस्ट को हासिल करने का एक तरीका वैज्ञानिक पारदर्शिता है, और यह वह जगह है जहां सोशल मीडिया आता है।

यह देखते हुए कि हम ’फर्जी समाचारों’ के युग में रहते हैं, ias निष्पक्ष विज्ञान संचार की आवश्यकता पहले से कहीं अधिक है। और यह ट्विटर पर अनुमत 140 वर्ण-सीमा तक फैला हुआ है। एक उदाहरण प्रकाशित करने के लिए क्या गलत हो सकता है जब एक विज्ञान प्रकाशन घर गलती से ट्वीट करता है, न्यू साइंटिस्ट वेबसाइट और सेरेना विलियम्स का मामला है। न्यू साइंटिस्ट के अप्रैल 2017 के ट्वीट में सेरेना विलियम्स हकदार उनके लेख और वीडियो का लिंक था, ‘कैसे गर्भावस्था सेरेना विलियम्स जैसे कुलीन एथलीट को प्रभावित कर सकती है। '

जबकि लेख में ही गर्भावस्था के संभावित रूप से एक एथलीट के प्रदर्शन में योगदान की संभावना का पता लगाया गया था, निष्कर्ष निकाला गया था कि इस सिद्धांत का समर्थन करने के लिए बहुत सारे सबूत नहीं हैं। हालाँकि यह समस्या न्यू साइंटिस्ट के ट्वीट की हेडलाइन में थी: helped प्रेग्नेंसी से सेरेना विलियम्स को ऑस्ट्रेलियन ओपन जीतने में मदद मिल सकती थी? ’यह प्रश्न प्रारूप पहले से ही पाठकों में एक व्यक्तिपरक प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकता था। इसके अलावा, इस ट्वीट से जुड़े एक मिनट के वीडियो क्लिप में, केवल दूसरे भाग में यह समझाया गया था कि गर्भावस्था की संभावना सेरेना विलियम्स को किसी भी तरह से मदद नहीं करती है। जैसा कि विज्ञान समुदाय में मानक अभ्यास निर्णायक सुर्खियों का उपयोग करना और क्लिकबैट से बचने के लिए है, कई काले और जातीय अल्पसंख्यक सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं को इस विशेष कहानी को प्रसारित करने के तरीके से निराश होना पड़ा। यह, विशेष रूप से इस तथ्य के प्रकाश में कि न्यू साइंटिस्ट ट्विटर टाइमलाइन आमतौर पर निर्णायक सुर्खियों का उपयोग करके अभ्यास करता है।

एंड्रयू वेकफील्ड और एमएमआर वैक्सीन कांड, डॉ। सातोशी कानाज़ावा, और न्यू साइंटिस्ट और सेरेना विलियम्स तीन अलग-अलग उदाहरण हैं जो क्रमशः झूठे डेटा की विलफुल रिपोर्टिंग से लेकर, लेखों में व्यक्तिपरक रिपोर्टों तक ले जाने वाली त्रुटिपूर्ण कार्यप्रणाली तक और एक सुविचारित हैं। एक क्लिकबैट ट्वीट के कारण नस्लीय उपक्रम करने वाला लेख। उनकी समानता इस तथ्य में निहित है कि वे सभी सार्वजनिक नजर में वैज्ञानिक विश्वसनीयता से दूर हैं। इसके अलावा, विज्ञान में नस्लवाद काले और जातीय अल्पसंख्यक समूहों को अलग करता है जिनके पास वैज्ञानिक अभ्यास के बारे में सावधान रहने की ऐतिहासिक मिसाल है। इस युग में जहां अनुसंधान प्रगति के बावजूद अभी भी कई अंतराल भरे जाने हैं, विज्ञान समुदाय बस ऐसा होने के लिए खर्च नहीं कर सकता है। और जब विज्ञान का विकास जारी है, विज्ञान संचार का क्षेत्र पूरी तरह से वैज्ञानिकों, उनके निष्कर्षों और आम जनता के बीच की खाई को पाटने के लिए स्थित है।

अपने आप में, विज्ञान संचार के लिए सोशल मीडिया समस्या नहीं है। क्विक-फायर हॉट-टेक हैं।

यह सुनिश्चित करने के लिए जांच बिंदुओं की आवश्यकता है कि अनुसंधान, और इसकी सीमाएं, सटीक और विश्वसनीय रूप से संप्रेषित हैं। सोशल मीडिया के माध्यम से विज्ञान संचार को सहकर्मी-समीक्षा प्रक्रिया की कठोरता को प्रतिबिंबित करने की आवश्यकता है। क्योंकि ट्विटर पर 280 वर्ण ध्वनि वैज्ञानिक तर्कों को विकसित करने के लिए आवश्यक रूप से स्थान नहीं दे सकते हैं, लेकिन संदेश के लिए शीर्षक को सही रखने के लिए बारीकियों की आवश्यकता होती है या इसे क्लिकों में खो दिया जाता है और आप retweets McScience ’कह सकते हैं।