Bỏ qua

Cứt bò cứt ngựa trong thời đại dữ liệu

Bạn tuy có thể không biết horseshit thì cũng là bullshit, nhưng bạn chắc đã biết bullshit là những thứ vớ vẩn, nhảm cứt. Trong lúc mình đang lướt Sketchplanations thì bắt gặp tranh vẽ mình hoạ nguyên lý bất đối xứng cứt bò này:

The BS Asymmetry principle, also known as Brandolini's law explained with one person struggling to persuade their friend that the moon isn't made of cheese

Nếu chỉ là cái tranh nhảm cứt đó thôi thì mình cũng chỉ phì cười nhẹ nhàng rồi bỏ qua. Nhưng cái phần mô tả của nó lại dẫn liên kết tới một khoá học về Calling Bullshit của hai giảng viên đại học Washington. Tò mò mình đã bấm thử và xem hết chuỗi bài giảng của họ.

Để cho linh hoạt và hài hước, khi bullshit được dùng như một tính từ thì sẽ dùng “nhảm cứt”, còn khi dùng như một danh từ (some bullshit) thì sẽ dùng “cứt bò”.

Nội dung

  1. Cứt bò nhập môn: thế nào là cứt? Triết học về cứt
  2. Nhận diện cứt bò: một số kỹ thuật đánh giá nhanh xem một thứ có phải là cứt bò hay không
  3. Hệ sinh thái cứt bò: tại sao chất dinh dưỡng lại trở thành cứt? Cứt nhỏ đã lớn thành cứt bự thế nào?
  4. Mối quan hệ nhân quả cứt bò
  5. Thống kê cứt bò
  6. Minh hoạ dữ liệu cứt bò
  7. Dữ liệu lớn cứt bò
  8. Thiên kiến trong xuất bản: việc cả tác giả và tạp chí chỉ quan tâm đến những kết quả có p < 0.05 đã tạo
  9. Tạp chí săn mồi và các hành vi sai trái trong khoa học
  10. Đạo đức khi bắt cứt bò: có khi nào người nhảm cứt mới là mình chứ không phải người mình tính bắt không? Bắt cứt trên mạng xã hội khác qua tạp chí có bình duyệt thế nào?
  11. Tin giả
  12. [Xử lý cứt bò] (https://www.callingbullshit.org/syllabus.html#Refute): nếu bạn muốn làm sạch môi trường, bạn phải biết đối tượng của mình là ai. Lẫn lộn phương pháp và đối tượng có thể chỉ khiến họ ăn thêm cứt mà thôi

fds

  1. Thế nào là cứt bò. Triết học về cứt bò
  2. Những sai lầm trong thống kê
  3. Những sai lầm trong thống kê (tiếp theo)
  4. Những cứt bò trong dữ liệu lớn
  5. Những cứt bò trong minh hoạ dữ liệu
  6. Những cứt bò trong khoa học
  7. Những cứt bò trong xuất bản học thuật
  8. Tin giả
  9. Cách xử lý cứt

Không nói về những thứ đoạn văn cứt bò, chỉ nói về cách trình bày trong cứt bò.

Với người có nhiều tiếp xúc trong nghiên cứu học thuật, mình đoán là khả năng cao bạn cũng đã biết đa số những thứ cứt bò được đề cập trong đây rồi, nên mình nghĩ nếu không coi thì bạn cũng không bỏ lỡ quá nhiều.
Nhưng có thể nếu bạn muốn làm nhiều hơn là chỉ lướt qua thì bạn vẫn có những lúng túng. Một trang web hệ thống hoá cũng như các công cụ

Những thứ học được. Những suy nghĩ

Những thứ cứt bò trong khoa học. Áp dụng tiêu chuẩn khắt khe nhất, nên có những nỗ lực nhưng làm sai phương pháp cũng bị nói là cứt bò

- Có những cái quá khắt khe. VD: vịt

Thế nào là cứt bò?

  • Cố gắng thuyết phục nhưng không biết hoặc không quan tâm đến sự thật

Triết gia Harry Frankfurt đưa ra sự phân biệt giữa người nói dối (liar) và người nói điều nhảm cứt (bullshitter):

  • Người nói dối là người biết sự thật là gì, và muốn thuyết phục ta tin vào một thứ khác
  • Người nói điều nhảm cứt là người không biết sự thật là gì, hoặc không quan tâm sự thật là gì, nhưng vẫn muốn thuyết phục ta tin vào quan điểm của họ

Cohen phản bác quan điểm này, cho rằng định nghĩa về cứt bò đó là cứt bò. Với Cohen, ta không cần biết ý định của họ là gì

Mình xem quan điểm của Cohen, và ngẫm nghĩ rằng nếu vì bất đồng với nhau như vậy mà đã gọi nhau là cứt bò thì đúng là… cứt bò. Nhưng mình hiểu sự ức chế. Nhưng chúng ta phải cố gắng vượt qua sự ức chế đó.

Vẫn là biết được mình đúng

Không nói gì về việc làm sao để biết được sự thật. Đó có lẽ là một chiến lược tốt.
Không cảm nhận được ác ý gì. Giống như cách người miền Bắc dùng từ dốt. Nhưng mình luôn cảm thấy nó có sự xúc phạm
Những thứ khiến cho việc tiếp cận. Có 2 phiên bản cứt bò:

  • Nhảm cứt mạnh: từ mong muốn thuyết phục người khác theo ý mình
  • Nhảm cứt yếu: từ việc không cẩn trọng trong việc áp dụng các phương pháp
    mà ta không áp dụng đún
    Sự phân loại
    Frankfurt là người có tầm ảnh hưởng về tự trị

It’s an open question whether the term bullshit also refers to false claims that arise from innocent mistakes. Whether or not that usage is appropriate, we feel that the verb phrase calling bullshit definitely applies to falsehoods irrespective of the intentions of the author or speaker. Some of the examples treated in our case studies fall into this domain. Even if not bullshit sensu stricto, we can nonetheless call bullshit on them.

biết chửi thề trước khi biết nói
But let’s be honest: we like the fact that the term is profane. After all, profane language can have a certain rhetorical force. “I wish to express my reservations about your claim” doesn’t have the same impact as “I call bullshit!”
In this course, we focus on bullshit as it often appears in the natural and social sciences: in the form of misleading models and data that drive erroneous conclusions.

Calling Bullshit 10.3: Debunking Myths - YouTube
Hệ thống tri thức cộng đồng
Crackpot
Không có Khoa học xã hội
The Bullshit Machines
Mô hình ngôn ngữ lớn
Hệ thống niềm tin
Debunk không nổi

Mục tiêu khoá học:

  • Remain vigilant for bullshit contaminating your information diet.
  • Recognize said bullshit whenever and wherever you encounter it.
  • Figure out for yourself precisely why a particular bit of bullshit is bullshit.
  • Provide a statistician or fellow scientist with a technical explanation of why a claim is bullshit.
  • Provide your crystals-and-homeopathy aunt or casually racist uncle with an accessible and persuasive explanation of why a claim is bullshit.

Mình nghĩ phát triển bền vững chỉ có khi những thứ này được giao KPI.

Vẫn chỉ chung chung là đảm bảo chắc chắn mình đúng. Nhưng vẫn là thiếu tiếng nói của người kia

data visualization - When are dataviz ducks acceptable? - Cross Validated
Cũng đã tự biết
Cái too good to be true chẳng qua cũng chỉ là đánh giá dựa trên trực giác. Trực giác là cách nhận thức không qua khái niệm
Cũng vậy, cũng tin cho tới khi có người chỉ ra giùm. Còn mình không có trực giác trong ngành thì cũng không bỏ nhiều công tìm hiểu
Việc nghĩ về sản phẩm lôi cuốn hơn việc nghĩ về thành quả cần có hơn nhiều

công việc vô nghĩa, tổ chức vô lý

AI
a student, a thinker, and a scholar
Không có người làm doanh nghiệp, lập trình viên, dịch thuật, học ngoại ngữ, nghiên cứu định tính, kế toán, bán hàng
bullshit in specific domains
steelman argument
Những cái nào ko có evidence thì thêm citation needed