無論我們是不斷檢視新增感染人數，追蹤疫苗試驗的進展，還是在 Twitter 上“焦慮地滾動”，圍繞 COVID-19 疫情的新聞都可能令人感到應接不暇。從壞訊息中篩選出好訊息，並將每天的事態發展置於背景之中並非易事。
卡爾·伯格斯特羅姆是華盛頓大學的生物學教授，也是科學和社會資訊流動的專家。他和他的華盛頓大學同事傑文·韋斯特開設了一門關於數字世界資料推理的課程（其材料可在網上獲取）。他們還根據這門課程寫了一本書，名為《胡說八道：資料驅動世界中的懷疑主義藝術》，定於本週二出版。伯格斯特羅姆密切關注著疫情，在 Twitter 上頻繁更新並反擊虛假資訊。《大眾科學》與他進行了對話，討論了他用於應對每日湧入的關於新型冠狀病毒新聞的工具包，從尋找可靠來源到解讀關於預印本研究的報道。
[以下是採訪的編輯稿。]
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您對如何應對海量的冠狀病毒資訊並以最健康的方式參與其中有什麼建議？
高質量的資訊與幾分鐘到幾小時的時間尺度上的及時性關係不大。它與資訊的審查、三角驗證和呈現的程度息息相關。我鼓勵人們在這種危機中放慢腳步，[閱讀]一篇 12 小時前——或 18 小時前或 36 小時前——釋出的報紙報道，這篇文章是由一位多年來一直報道傳染病的專業記者撰寫的，[並且]他與一群專家交談，綜合分析正在發生的事情，解讀事物並將[它們]置於背景之中。
我鼓勵人們轉向他們信任的傳統媒體來源，而不是轉向 Twitter、Facebook 或 WhatsApp，因為當您這樣做時，您確實會獲得更新近一點的資訊，但這些資訊的質量要低得多。您非常容易受到網際網路上流傳的任何謠言的影響，這可能是一個大問題。
您會如何建議尋找那些更好的新聞來源？
對我來說，一切都與個別記者有關。例如，我認為 海倫·布蘭斯韋爾 對 COVID-19 的報道是所有人中最好的。她在過去 20 多年裡一直從事傳染病報道。她瞭解整個情況，並且出色地呈現出來。我認為關鍵在於找到您信任的聲音，然後依靠這些聲音。
科學家對冠狀病毒的理解不斷變化。經常地，幾個月前似乎是真實的事情現在被認為是錯誤的。在這種情況下，我們如何判斷某些資訊是好資訊還是虛假資訊？
首先要認識到的是，由於科學在變化，衛生專業人員給您的建議也會隨著時間的推移而變化。您會看到有人說，“好吧，你不能相信[國家過敏症和傳染病研究所所長安東尼·]福奇，因為他在二月份說的是一回事，而在七月份說的又是另一回事。” 這完全是本末倒置。你不能信任的人是那些沒有改變他們的觀點和建議的人，儘管他們掌握了更多證據。那些根據證據改變他們的觀點和建議的人，才是那些在做科學的人，才是那些給出良好建議的人。
就如何實際區分虛假資訊而言，重要的是要檢視資訊的來源。也許有人發推文說有一篇論文發表了，並且連結到一篇報紙報道。好吧，回到報紙報道。然後報紙報道可能會連結到原始論文。回到原始論文。三角驗證是另一件非常重要的事情。如果有一個主張在那裡，請確保該主張是由多個場所提出的——並且[它是]不僅由多個帳戶發推文，而且實際上來自不同的人。如果某件事看起來好得令人難以置信或壞得令人難以置信，那它可能就是如此。
在《胡說八道》中，您談到了識別何時真實資料被誤導性使用的方法。您能否舉例說明書中描述的一種工具，該工具幫助您識別 COVID-19 新聞中的此類誤導性資訊？
當您從某個人群中抽樣，然後對不同的人群得出結論時，就會發生選擇偏差，而您檢視的樣本實際上並不代表您要得出結論的人群。在疫情早期，來自[加利福尼亞州]貝克斯菲爾德的幾位醫生試圖估計該疾病在加利福尼亞州的流行率。他們查看了前往其急診診所的患者中感染冠狀病毒的比例，發現這個比例相當高。然後他們[基本上]說，“好吧，這給了我們一個估計，即加利福尼亞州感染冠狀病毒的比例。” 他們只是假設[所有加利福尼亞州的流行率][可以從]前往他們診所的人那裡推斷出來。但是，當然，這在疫情中期是一個完全不合理的假設。如果您是鎮上擁有檢測能力的診所，那麼進入您診所的大部分人都認為自己感染了冠狀病毒。否則他們就不會來了。
這種評估很有道理。但是，如果您只是閱讀標題然後繼續前進，就很容易忘記這些細節。
是的，當然。我認為也有很多動機推理。我們在[書中]真正強調的一件事是儘量避免確認偏差。對證實您的信念和願望的想法與對挑戰您的信念和願望的想法持同樣的懷疑態度。這是一件非常難做的事情。我陷入了那個陷阱，我不斷挑戰自己，以便在避免確認偏差方面做得更好。但這是我們所有人都容易受影響的事情。
對於新型冠狀病毒，還有很多關於預印本論文的報道。這些是尚未經過同行評審但已在網上公開的研究。解讀關於預印本的新聞報道的最佳方式是什麼？
已經過同行評審的論文和預印本檔案中的論文之間並非完全不同，儘管經過同行評審的論文更有可能既有趣又正確。您必須將[預印本]視為比您通常獲得的更早期的科學對話觀點。通常會在學術界進行的許多討論，[這些討論]不一定對公眾開放，但都轉移到了 Twitter、PubPeer 和其他線上網站上。對於想要追蹤科學並瞭解科學如何運作的人來說，這確實是一個非常令人興奮的機會。缺點是很容易被未經適當審查的結果誤導。
但我認為更大的危險是，整個疫情已被嚴重政治化，以至於當一個結果發表在期刊上或預印本伺服器上時，該結果就落在了某個頻譜的末端。一旦論文發表，無論該論文支援哪一方，哪一方就會拿起該論文並用它來打擊另一方。雙方通常都有選擇性地從對他們有利的結果中進行挑選。這再次回到了尋找這些值得信賴的來源。您需要找到那些不試圖圍繞該疾病宣傳某種特定政治敘事的來源。