黑巧克力能减肥？这是科学家亲手打造的“垃圾”研究

约翰·博安农（John Bohannon）又干了桩大件事。

（在你问他是谁之前……）博安农是牛津大学的分子生物学博士，Science和Wired的撰稿人，也是个脑洞很大的奇葩。他的个人网站列出了他曾干过的一些大事以“实验”和“结果”的形式。

亲手打造“垃圾”研究：黑巧克力能减肥？

事情的起因是这样的。2014年，两位德国电视记者，彼得·翁嫩肯（Peter Onneken）和黛安娜·勒布尔（Diana Löbl），想拍个关于减肥食品业界的纪录片。

翁嫩肯研读了欧洲的S3膳食指南，发现许多制定指南的专家受雇于减肥公司或食品公司，并在指南中推荐雇主的特定膳食。他们私下联系了其中的几位专家，有人承认某些研究做得不够好——这有点太轻描淡写了，翁嫩肯觉得有些研究简直就是垃圾。而这些垃圾研究被冠以科学之名，登上媒体头条，在全世界广为传播，然后一些奇怪的膳食就能大卖特卖……

于是，翁嫩肯就找到了博安农商量：单纯揭露批判，总觉得力度不够，不如我们按照这些套路，自己动手搞个垃圾膳食研究？

这种闷声发大招，搞个大新闻的事情，博安农最擅长了！

图 |pixabay

3. 统计分析

他们找了个金融分析师朋友亚历克斯（Alex Droste-Haars）来分析数据，分析师喝着啤酒干了一个周末，发现数据简直完美！

对照组体重基本不变，两个试验组平均体重都轻了5磅（2千克左右），经统计检验科学减肥，差别显著。而且黑巧克力组的减肥速度还快了10%，此外，黑巧克力组的健康自评分数更高。

图|pixabay

4. 写论文，投论文

还记得博安农化身非洲学者一口气投中了157篇论文那次么？在挑选野鸡期刊上，他可有独到的一手心得。总之，他化名约翰尼斯·博安农（Johannes Bohannon）投了20家期刊，在24小时内就接到一大堆录用通知。在这些表示“这文章我收了”的期刊中，博安农选中了《全球医学研究期刊》（Global Journal of Medical Research），给该刊交了600欧元的版面费，不到两周后，搞定！

总之，论文搞定。

5. 让媒体报道

一开始博安农是比较悲观的。他想，记者只要随便Google一下，就会发现论文作者所在单位“饮食与健康研究大学”（University Institute of Diet and Health）根本就不存在……记者再找个靠谱的科学家读一遍论文，就会发现结论根本站不住脚。

一个公关业的朋友告诉博安农，其实没那么难。抓住一点关键就行——记者都懒。只要你替记者把该写的东西都写好，记者们就会自动开始复制黏贴，最后发出来一篇和你的原稿八九不离十的东西。

博安农于是写了一篇给媒体专用的“新闻发布稿”，放上了大部分数据——有意没提样本数等“小瑕疵”。记者即使不读原始论文，读完这篇稿子也能动笔写了。

他还找音乐人拍了两条MV，一个男声说唱版，一个女声民谣版，主题都是《巧克力变身》（The Chocolate Transformation）——还记得吗，这家伙是“跳出你的PhD”舞蹈大赛的组织者。

万事俱备，只欠鱼群

欧洲发行量最大的报纸——德国图画报（Bild）是第一条上钩的鱼，他们发表了《吃巧克力能保持身材纤细》。

没多久，印度、爱尔兰、美国、澳大利亚的多家媒体都报道了这一“发现”，其中不乏赫芬顿邮报这样的大媒体。

写稿的记者科学减肥，大部分压根就没联系博安农这个“论文作者”。有些联系了，但问的也只是“你对我们的读者有何建议”之类。没人质疑样本数，没人去找其他科学家来评论这个研究。最令博安农痛心的是，没有一篇报道使用了他精心拍摄的那两条音乐录影带！

（嘛……毕竟其他人都是正常人……）

坏科学的危害，在于用真实数据说谎

博安农的垃圾科学究竟为什么钓到了那么多鱼？人们常说，最厉害的谎言就是99句真话里掺一句谎言，但其实现在的谎言更上层楼：通过99个事实得出一个结论，最后的结论偏偏不是真实。坏科学的杀伤力恰恰就在于此。

博安农骗过期刊又骗过媒体的第一个秘密是统计分析。

宏观经济学里有个古德哈特定律（Goodhart's law），一项指标一旦成为政策制定的依据，便会立刻丧失其原有的信息价值。统计学的p值也是如此，这原本是一个用来衡量“某命题是否很可能为真”的指标，但随着p值成为**** 的“快捷通道”，很多人便开始改动实验设计、删改实验数据、重复多次实验——只为一个小于0.05的p值。

当博安农自己揭露这个骗局时，他又写出了两条肮脏的科学小秘密。

第一条肮脏的科学小秘密：假如你在一小群人身上测量一大堆数据，你基本上肯定能得到‘统计上显著’的结果。

我们给15个人测了18项指标——体重、胆固醇水平、钠、血中的蛋白水平、睡眠质量、总体健康状况等等。这样的研究设计，就是得到假阳性结果的秘诀。”

“我们其实不知道会出现怎样的结果——完全可能是巧克力改进睡眠、巧克力降低血压——但我们知道，我们有很大机会（>60%）至少拿到一个‘统计上显著’（也就是p的结果。”

哥伦比亚大学的统计学教授安德鲁·杰尔曼（Andrew Gelman）认为，博安农还估低了，因为他只把测量18项指标当成18个单独的测试来算。事实上，任何两项指标都可以被拿出来比较，还可以单看某个分组的各项指标，考察指标之间的相互作用……这样的多重比较，让拿到“统计上显著”的几率远不止60%。

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