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第1期科学报道工作坊:污染物与环保

2011年9月17日
分析大连PX化工厂事件及其相关报道,突出相关的科学点,如毒性、泄漏概率、防护距离等。设有学员分组练习环节,以具体的新闻案例为素材讨论科学报道中遇到的具有代表性的问题。讲师之外,辅以一名松鼠提供问答支持。继续阅读继续阅读
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第2期科学报道工作坊:民以食为天

2011年10月23日
民以食为天,科学报道以食品安全为永恒话题:这个毒、那个脏,这个致癌、那个性早熟,孰真孰假非?香精、色素、防腐剂,“安全标准”是什么?各执一词该信谁?来吧,和我们一起科学谈食,科学报道。继续阅读继续阅读
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第3期科学报道工作坊:析“寒”问“暖”

2011年11月26日
一边是利益博弈、各种政治经济因素干扰,另一边是对气候问题本身形成的各种误解。气候变化,如何理解这个复杂的领域?主流科学界究竟讲的是什么?身为记者,应该如何传达?继续阅读继续阅读
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第4期科学报道工作坊:聊“医”事,长“医”智

2011年12月25日
“对记者来说,就是真诚对待每一篇稿件,尊重事实、厘清事实而不是想当然;对医生来说,其实只需要在万分繁忙的工作中,多一点点的耐心、一点点悲悯之心,就像微博上已经有不少医生开始针对患者进行科普。希望这是一个很好的开始。”——戴廉继续阅读继续阅读
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第5期科学报道工作坊:别让数字吓到你

2012年3月3日
小数点儿后位数越多数据就越精准吗?图表制作越精良就越能准确的传递信息吗?很多时候,数据本身并没有撒谎,但是在数据泛滥和统计陷阱密布的数字化时代,没有一张导航图给你的大脑保驾护航,是很容易神仙迷途的。本期工作坊将同您一起构建数据解读GPS。继续阅读继续阅读
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第6期科学报道工作坊:打入科学圈

2012年3月25日
2012不可怕,可怕的是科学没有挤上船!面对漫天飞的健康危机、食品安全和灾难传闻,你是不是迫切地想知道:如何甄别它们是真是假?本期工作坊我们将同你一起学习如何找到对口的科学家、如何向它们发问、如何绕开互联网雷区找到靠谱的科学信息!继续阅读继续阅读
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第7期科学报道工作坊:灾难报道不再难

2012年5月1日
说到灾难报道,你先想到什么?是照片中令人震惊的灾难现场?是视频里灾民无助的眼神?是报纸标题冰冷的死亡数字?其实,灾难报道可以不止如此……它可以与时间赛跑,让准确信息协助救灾;让谣言止于科学、让恐慌不再蔓延;让大众不再认为灾难事不关己,觉醒民众的防灾救急意识……继续阅读继续阅读
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第8期科学报道工作坊:别让数字吓到你2.0(上)

2012年5月13日
一起识破天蝎座一统中国IT界,发改委打飞机百发百中的“神话”;一起见识1986年让“挑战号”航天飞机失事的那张万恶的图表,还有令人药物中毒的拟合线!嘘,不剧透啦!继续阅读继续阅读
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第8期科学报道工作坊:别让数字吓到你2.0(下)

2012年5月23日
一起识破天蝎座一统中国IT界,发改委打飞机百发百中的“神话”;一起见识1986年让“挑战号”航天飞机失事的那张万恶的图表,还有令人药物中毒的拟合线!嘘,不剧透啦!继续阅读继续阅读
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第9期科学报道工作坊:公共卫生,媒体能做什么?

2012年6月16日
什么是公共卫生事件? 也许你马上想到SARS、疫苗、PM2.5这些关键词。但公共卫生远不止如此。从公共场所禁烟、乙肝患者权益、医疗改革进程到妇幼保健和养老问题,公共卫生涵盖的范围和意义早已超出医学范畴,它包含权益、公平和善治、影响社会、经济和政治。继续阅读继续阅读
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第10期科学报道工作坊:环境与风险

2012年7月7日
做个环境记者,很难。做个中国的环境记者,难上加难。 世界这个复杂体系,有扰动,有平衡,有污染,有发展,有风险,有治理……太多历史,太多利益,太多纠葛,太多情绪…… 如何,在永恒的罗生门中剥茧抽丝? 如何,能读懂佶屈聱牙的政策法条? 如何,能厘清有如天书的科学术语? 推向极端还是平衡中庸,究竟哪个方法更符合报道伦理? 情感冲击力可以引爆传播,数据与科学却冷静乏味,如何选择? 眼球竞争,截稿压力……如何才能不让这一切,干扰你对复杂问题的拆解与分析?又如何,能探索永横于已知与未知间的分界,把充满不确定性的结论,信达雅地“翻译”? 大气、土壤、水源……世界会变得更好吗?继续阅读继续阅读
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第11期科学报道工作坊:转基因

2012年8月4日
转基因这三个字,对很多人是最熟悉的陌生词。 围绕着转基因技术的争议声常常回响在耳畔,但技术门槛似乎令风险评估变得无比困难。 转基因技术到底安全吗?除了安全性,还有其他争议点吗? 来本期的科学报道工作坊,共同讨论,彼此解答,欢迎分享你所知的一切,让我们对转基因了解更多!继续阅读继续阅读
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第12期科学报道工作坊:动物保护,与我何干?

2012年9月8日
如果没人吃鱼翅,没人穿皮草,没有买卖,没有杀害,那么这个世界会怎样? 我们不知道答案。 但我们能确信的是,吃鱼翅、穿皮草、买卖、杀害影响的不仅是这些 珍稀动物,还有你——你的健康,你的幸福感。 本期工作坊,我们希望带你走近珍稀动物的世界,让你感受到,你离它们到底有多远。继续阅读继续阅读
第一期网络

上海科学传播训练营回顾(1)科学问题的复杂性

2013年12月17日
活动简介 科学,所指并不仅仅是科学知识,至少还包括获取科学知识的过程:严谨的观察、 构建假设、设计实验验证假设、重复实验结果、修正假设、继续实验环节循环往复、提出新的理论,那么,无论是从事科学写作还是科学报道,你都必须对此有基本的了解,并掌握应对的方法。 嘉宾:Sheldon,科学松鼠会会员,理论物理博士;李虎军,资深科技记者 主持人:小蓟,南方人物周刊记者、科学松鼠会会员 活动日期:2013年11月3日 地点:同济大学中法中心二层 科学的复杂性和个人的局限性 本章内容整理自Sheldon的演讲《科学的复杂性和个人的局限性》 科学,被任意打扮的“小姑娘” 我们在理想当中一说起科学就是一些非常伟大的科学家,比如说达尔文,爱因斯坦,比如说居里夫人,那么现实中科学是什么样子呢?现实当中科学可能是一个任人打扮的小姑娘,也可能是一个争相依傍的大款,所以科学的理想和现实是有差距的,我们就来讨论一下我们在现实中的科学需要怎样去正确的认识它? 我的观点是,判断一个东西是好还是坏,首先要有一个科学的观点。科学的观点是来源于科学事实的,对于同样的事实,不同的人会得出相反的观点,当然在相反的观点当中肯定会有对有错的,面对复杂的科学事实,只有经过长期的科学训练、专业训练,掌握并运用科学方法的人才可能得出最可靠的观点,如果没有经过专业训练,介绍科学研究时,建议引用科学界主流观点的原文,不建议向读者介绍非主流观点,不建议自己做判断,不建议转述科学界主流观点。强调,不建议不引用原文,而是按照自己的理解用另外一种方式转述。因为科学的措词是非常严谨的,修改的话可能会产生别的意思,不建议在主流观点的基础上进行过度演绎,就是科学家说什么就是什么,不建议你推断科学家文字后面暗示着还有什么东西,因为这些东西都是需要经过专业训练的人才能做到的。 科学有多复杂? 我们来看一下什么是科学?什么是科学这个话题太抽象了,我们先来讲一个最简单的话题,什么是科学命题。比如说如果明天降水超过10毫米,那么车祸发生率将增加10%,这是一个科学命题。什么是不科学命题,青年老皇历说,明天不宜出行,这个就是不科学的命题。我们可以看到科学命题和不科学命题之间的区别,我们最常见的科学命题它的形式总是这样的,如果一个条件,那么一个结论。非科学命题首先不满足这样的条件,或者说即使它满足这样的形式的话,它得到的一个结论也是我们没有办法检验的,明日不宜出行,什么叫不宜出行,它没有说清楚,明天无论发生什么事情,你总可以找到一件事情来验证它说,你看,我说你明天不宜出行吧。所以这样的科学是非科学命题。 常见的科学命题形式就是如果A,那么B。但是如果A和B是一个公式的话,大家可能不会有异议,但是如果A和B表示的是用汉字或者用常见的语言写出来的话,那么在每个人脑袋里的反应是不一样的,比如说大家看到能量这个词就觉得这个词非常简单,大家都能理解,但是你们脑中的能量和理论物理学脑中的能量的定义是不一样的。所以同样一句话,在不同人的脑中是有不同的反应的,同样一个命题在不同的学科当中,它的命题表现形式也不一样,这就是科学复杂性的所在。 科学有多复杂?如果我们要报考大学的时候,你会看到有很多学科,比如说数学上面分一堆数学的分支,物理学又分一堆物理学的分支,这些科学为什么会有这么多分支,这些学科和学科之间又有什么关系?我们用生活大爆炸中的Sheldon的观点来看一下,这张图我是贴在微博上的,见下图。 为什么生活大爆炸中的Sheldon会看不起其他的科学家?我们来看这张图当中有很多学科,Sheldon在最上面的位置,Leonard是研究激光的,他大概在电磁学这样的位置,他们的好基友Raj,现在天体物理学就非常低的,连一个博士学位都没有的Howard,就去搞工程的,另外两个姑娘在什么位置呢?两个姑娘他们在生物学和医学之间,所以他们的位置非常低,最可怜的就是Penny了,因为她就不在这张图中,她研究的东西不科学。 这张图是什么意思?这张图是我从一个宇宙学家论文里面得到的,这个宇宙学家是研究多重宇宙的,他这个图要说明的什么问题?科学的体系就是所有的学科之间都是有联系的,并不是孤立的说。图的作者认为联系是从上一层学科的定律出发,原则上可以推导出下一层学科,比如说最上面有个问号,下面有两个箭头,一个是h→0,就变成广义相对论,一个是G→0,趋向于广义相对论,他的意思是什么?就是我们Sheldon研究的东西叫做大统一理论,就是我们有一个未知的理论,认为这一个理论是解释宇宙当中所有现象的基础。这个理论当中,不考虑量子效应的话,比如说h→0,那么就会变成一个纯的引力理论,就是广义相对论,如果你不考虑引力效应,就是G→0,那就趋向于量子场论,它的形式是可以变化这样子的,其它所有的箭头都表示这个意思,如果你从一个学科出发,把一个很复杂的现象放在里面,如果你有一个强大的计算机能够把它解出来的话,原则上你就可以把下一级的学科的定律给推导出来,这个是这个科学家的观点。越往下公式就越少,越往下文字的成分就越多,所以我们可以仔细想一下,我们平时在网上看到传播率很广的谣言都集中在右下角,因为造谣和传谣的人看不懂数学公式,他没有办法传播上面的谣言。 这些不同学科之间表现什么样的意思?这些学科都是统一的学科,它是一个体系,你不可能说我有一个体系是东方的科学体系,或者是我有一个体系是中国的科学体系,中国的医学,中国的物理学,中国的化学,这是不可能的,因为所有的科学都在一个体系中。对于这些体系不同科学家有不同的观点,第一种观点叫做还原论,还原论是什么意思?比如说我们要研究一个大的东西,就使劲往小里切,比如说我要研究一个生物现象,我就问为什么会有这样的现象?然后你的回答很有可能是一个生物化学的定律,就是生物化学当中,比如说细胞膜蛋白质它有这样一个规律,那么好,我的问题解决了。但是我又可以问,为什么生物化学中有这个规律?你就可以解释,这个蛋白质是用氨基酸组成的,这个氨基酸它的化学性质是什么样的? 最后,你就会用化学的定律来解释生物化学定律。如果我再问你为什么这个化学定律是这样的?那你就必须把量子力学搬出来,告诉我们为什么量子力学里面的核外电子排布,再加上里面核内的中子和质子的排布,最后导致化学元素会有这样的现象,最后为什么导致化学元素之间会形成了分子,会有这样的规律。当我问你为什么量子物理学是这样的,你就会用一个新的理论来解释。最后所有的理论都好像有一堆箭头出发,一直指向一直指向,指向一个中心理论,这样思维叫做还原论思维。 另外一种思维跟它是有一点冲突的,叫做层展论,它的英文是emergence,意思是说你在研究一个很微观的学科,你在研究一个很基本物理学现象的时候,你的研究层次和生物学研究层次是不一样的,有很多规律是只有在一定层次上才能体现的。打一个比方,比如说物理学定律,我们知道物理学定律当中有牛顿力学,或者有各种各样的热力学、量子力学,但是你从这些里面能够推导出进化论吗?你没有办法推导出来进化论,因为进化论是只有在形成生物以后,在生物和生物之间,在物种和物种之间这样的大环境中,在这种层次上才能体现出来这个理论,所以这就叫做层展论,它的意思是说虽然你可以把一个大的学科,就是像生物学、医学这样,相对于比较接近于生活的学科,还原成一个原始的学科,但并不是所有学科的内容都可以还原,而是说有很多东西是只有这个学科当中特有的问题。所以这是另外一种观点。 最后一种观点叫做模态实在论的观点,模态实在论的观点是什么样子?我给大家打一个比方,霍金在《大设计》这本书介绍,说:”我们每一个人都可以总结出来物理规律。”比如说我们扔一个球,这个球直线下落,我们可以总结出来一个匀加速直线运动的规律,但是如果一个金鱼在鱼缸当中,它看到这个球下落的轨迹是曲线下落的轨迹,那么它会在鱼缸当中总结出另外一套物理规律的表示形式,这个表现形式非常复杂,不是直线形的,但是你能说它说的不对吗?你不能说它说的不对,因为它看到的东西也是它真实测量到的东西,所以霍金最后总结到,我们同一个物理规律可以有不同的表现形式,这些表现形式可以完全不一样,你能够观察到什么,你就根据你观察的东西得到这个结论,你之所以把你的学科写成这样一个形式,是因为其它的形式你没办法去理解,没办法去观察,所以你得不到其它的学科,你只能得到这样的形式,这就叫作模态实在论。 它的意思是我们去认识世界的时候,都是基于模型去认识的。比如说我认识这个世界,我是一个生物的人,那么我去感觉这个世界的时候,那么需要世界外面输入各种感觉,打到我的感觉器官,我的感觉器官报给我的大脑,我的大脑特有的结构,对它进行特殊的分析,我才能得出这样的结论,然后我才能认识世界。我们想像一下,假如是变形金刚,他跟我们生物体是不完全不一样的,所以同样一个东西,在他脑中的反应是完全不一样的,他脑中建的模型和我们脑中建的模型很可能是不一样的,但是这两个模型之间,通过一定的数学变换可以联系起来。所以模态时代论认为,你对于同一个现象的同一个层面,也可以有不同的认识,只不过这些认识之间,应该是某种等向关系,而不是完全没有关系的。 还有一个例子,最近我们刚刚看到诺贝尔化学奖,诺贝尔化学奖在讲什么呢?就是有一帮化学家,他把计算机搬出来,用计算机来研究化学定律,他往里面输入的程序是量子力学的程序,横跨三个学科,他用三个学科之间的知识,从量子力学最基本的定律出发,推导出了化学反应的规律,他通过这样的方式,就能够用计算机去模拟化学反应,而不是实际去做化学反应,这就是一个例子。这个例子就是说我们能够从基础的理论推导出来现代的理论,但是在推导过程当中,我们需要做很多近似,所以这个推导过程本身是需要非常强的条件。比如说我们需要很强的计算机才能够推导出一点点化学反应,也就是说你这些推导是很难的,如果你要寻求一些化学知识,你还必须来到化学这个学科当中,用化学这个层面