掌握科学知识,避免被健康趋势和时尚饮食所迷惑

持怀疑态度的女人

你尝试过每一种新的流行饮食和快速健康趋势吗, 结果却发现缺乏成果和长期效益? 最新的时尚可能很诱人,但往往好得令人难以置信. 通常都是这样. 学习如何整理伪科学和假巴黎人,找出持久变革的可信解决方案.

莫伊一直在努力减肥,并且愿意尝试任何事情. 他请教了朋友,他们告诉他一种新的流行:女巫饮食. 显然, 如果他加了蝙蝠翅膀, 在他的饮食计划中加上蝾螈眼和青蛙腿,他肯定能减掉几磅肉.

为什么我们会为时尚着迷?

这种饮食听起来很荒谬,但有几件事引起了老谋子的兴趣:

简单

老谋子喜欢阻力最小的道路——我们都喜欢.1 这种冲动是很久以前遗留下来的,那时每一卡路里的热量都关系到生存. 用女巫酿制的咖啡来减肥听起来如此简单,却带来了如此巨大的效果, 让老谋子听到更多.

新奇的事物

老穆厌倦了千篇一律的饮食计划和日常锻炼. 他的大脑认为女巫饮食是一种新东西, 这在潜意识里迫使他去寻找未知的回报.2 毕竟,不调查可能会导致错失良机.

恐惧

害怕错过(FOMO)是老谋子与生俱来的心理. 没有人想被排除在外,特别是当你可以看到其他人在网上做什么.3 在过去,因为缺乏参与而被逐出部落就像是被判了死刑, 毕竟, 所以老谋子不得不加入他的朋友们,而不是被孤立.

老莫仍然不确定——饮食中的某些东西激发了他蜘蛛般的感官. 所以接下来他“研究”了网络上的言论. 他无法否认他在网上看到的所有照片:迷人, 精益, 肌肉发达的人手里拿着啤酒. 这种节食法肯定对每个人都有效,对吧?

可能不是. 如果Moe知道在评估新信息时需要考虑的一些事情,那就有帮助了.

摇摇欲坠的科学问题

确认偏误

即使莫伊遇到了新的饮食法不起作用的说法, 他迅速跳过他们,跳到下一个哨所. 这并不奇怪——研究表明,我们的大脑倾向于支持我们愿意相信的证据. 例如, 一项研究表明,当一个主题有两种不同的演讲时, 绝大多数听众选择了支持他们已经持有的观点的那个. 当你可以坐下来接受验证时,为什么要挑战你的信仰呢?4

真大数定律

Of course there were success stories to be found; huge sample sizes almost guarantee that every possible outcome will happen.5 如果老谋子向空中扔了一百万枚硬币, 其中一些几乎肯定会落在行星的边缘, 但这并不意味着它们通常会以这种方式着陆. 同样,更多的人会吹嘘自己的成功,而不是承认失败. 所以他的饲料里充满了节食成功的故事尽管, 统计, 有更多的失败是没有人吹嘘的.

安慰剂效应

啤酒减肥的功劳都在它身上,但真正的明星可能是安慰剂效应.6 这是指一个人仅仅通过暗示就能体验到一个结果, 比如当你吃了什么东西后头痛就消失了(即使你吃的是薄荷糖而不是止痛药). 你以为头痛会消失,它确实消失了. 在女巫饮食的例子中, 也许很多人不那么饿了,体重也减轻了,因为他们被告知这种咖啡可以抑制食欲.

相关性和因果关系

虽然有些人在节食减肥,但莫伊没有考虑到这一点, 不是因为魔药. 而不是, 他们一直在追赶青蛙和蝙蝠来调制自己的啤酒,在这个过程中得到了更多的锻炼. 在其他情况下,啤酒可能是更大的饮食和锻炼生活方式改变的一部分. 真正起作用的并不是啤酒. 是所有其他的事情. So, 减肥和女巫啤酒是相关的, 也就是说他们有血缘关系, 但其中一个并不是导致另一个的原因.7

市场营销

最后, 莫伊不知道法国餐饮正在走下坡路,而青蛙腿的经销商们正在寻找办法脱手积压的货物. 他们编造了女巫酿造的计划,并在混合物中添加了令人发指的声明,以增加一些销量. 随着销量的飙升,这种说法变得更加离谱. 市场营销通常在新趋势的宣传中扮演着重要的角色, 但所有这些广告费用并不一定会转化为承诺的结果.8

最后,莫伊花了很多钱买了一种毫无价值的补品,这是一种没有效果的饮食.

而不是坊间证据和市场炒作, Moe应该从你可以信任的来源寻找基于当前研究的文章,公正而准确地报道研究结果. 而且,他可以确保被引用的研究符合科学严格的标准,比如:

健全科学的标志

大样本大小

如果四个人中有两个人通过这种饮食减肥,并不意味着1000个人中有500个人也会这样. 在一项研究中,小样本量是远远不够的. 需要大量的数据来支持统计上显著的主张.9

控制

研究应设计对照组和实验组, 研究对象是随机分配的以避免研究人员的选择偏差, 安慰剂效应和其他异常现象.10

可重复性

一项研究的结果可能是侥幸的——但如果结果被重复和重复几次, 这项研究更有可能是可信的. meta分析很好——这些研究回顾和分析了许多类似的研究. 但如果你感兴趣的话题没有, 至少要确保结论不是在真空中得出的.11

可靠的来源

消息来源也很重要. 发表在“青蛙腿- r - us”上的一项研究如果是在阐述爬行动物鸡腿的优点,可能会令人怀疑. 确保信息源没有(营销)原因产生偏见.
 
下次如果有什么说法听起来好得令人难以置信,不要重复老谋子的错误. 确保它不是因为错误的原因而吸引你,而且所谓的证据是合法的. 从一个可靠的、基于科学的来源寻找研究,获得真实的故事. 避免成为时尚的牺牲品,这样你就可以永远保持健康!
 
从美国国立卫生研究院了解更多信息(链接在新窗口打开) 当科学成为巴黎人时该知道些什么.


来源:
1夏古拉,夏格德,戴德烈森. 感性的决定会受到行动成本的影响. 黄金,艾德. eLife. 2017;6:e18422. doi: 10.7554 / eLife.18422.
2Bunzeck,尼克 & Duzel, Emrah. 刺激新奇在人黑质/VTA中的绝对编码. 神经元. 2006;51:369-79. doi: 10.1016/j.神经元.2006.06.021. 
3贝恩斯,弗里森,埃格蒙特,S. “我不想错过任何东西”:青少年对错过的恐惧及其与青少年社会需求的关系, 脸谱网使用, 和脸谱网相关的压力. 计算机在人类行为中的应用. 2016;64:1-8. http://doi.org/10.1016/j.慢性乙肝.2016.05.083. 
4哈特W, Albarracín D,伊格利AH,布雷肯I,林德伯格MJ,梅里尔L. 感觉被认可vs正确:选择性信息暴露的元分析. 心理上的公告. 2009;135(4):555-588. doi: 10.1037/a0015701.
5Weisstein,埃里克·W. 真大数定律. MathWorld - Wolfram网络资源. 2018年5月19日. 
6什么是安慰剂效应?. 中央社报道. 访问5/18/2018.
7相关性并不意味着因果关系. 维基百科. 2018年5月18日.
8饶,安妮塔和王,艾米丽. 对“健康”产品的需求:虚假声明和联邦贸易委员会的监管. 市场研究杂志. 2017;54(6):968-989. doi: 10.1509 / jmr.15.0398
9Zamboni J. 样本容量的含义是什么. 科学. 2018年4月23日更新. 2018年5月18日.
10Helmenstine T. 控制与. 实验组:他们有何不同? ThoughtCo. 2017年8月4日更新.  2018年5月18日.
11为什么要进行元分析? 全面的分析. 访问5/18/2018.