Kildene som blir brukt i det du leser kan gi en viktig pekepinn på hvor seriøs eller god kilden er. Henviser forfatteren til hvilke kilder som er benyttet, eller fremmes det rett og slett helt ubegrunnede påstander? Baserer forfatteren seg på anerkjente akademiske kilder, eller vises det til tilfeldige nettsider?

Cherry picking – selektiv kildeplukking

Kirsebær

Om forfatteren har en agenda, kan han eller hun bevisst ha håndplukket kildene det vises til for å bekrefte sitt eget ståsted, og undertrykke eller ignorere annen informasjon. Kildeutvalget vil da være selektivt og ensidig, gjort gjennom såkalt «cherry picking». Bruker forfatteren informasjon eller litteratur som støtter seg på et ensidig kildegrunnlag, risikerer du å miste helhetsforståelsen og få et skeivt syn på saken. Dette må du også huske på når du plukker kilder til egen oppgave.

Kan du stole blindt på "forskning"?

Wakefields artikkel om sammenheng mellom MMR og autisme

Forskning som har blitt avslørt som fusk og fanteri vil fortsatt kunne sirkulere på nett. I vaksinemotstandmiljøet referes det eksempelvis fortsatt til Jeremy Wakefileds forskningsartikkel fra 1998 som påstod at det var en sammenheng mellom MMR-vaksinen og autisme. Da den ble utgitt i det prestisjetunge tidsskriftet The Lancet skapte det ramaskrik og stor vaksinemotstand i England. Flere unnlot å vaksinere barna sine, med dødlige konsekvenser. Forskningen ble senere diskreditert da det viste seg at Wakefield hadde fabrikert datagrunnlaget og artikkelen ble trukket tilbake. Likevel refererer altså vaksinemotstandere fortsatt til Wakefields forskning i argumentasjonen mot MMR-vaksinen, og spredningen av (des)informasjon på internett er overveldende. Våren 2019 ble problemstillingen reaktualisert ved utbruddet av meslinger i Norge. Dette er et godt eksempel på at det er viktig å kontrollere kvaliteten og publiseringstidspunkt til de kildene du bruker. Det er heller ikke bare juks som kan gjøre forskning ugyldig. Forskningen kan også bli tilbakevist av ferskere studier som har benyttet seg av nyere og bedre metoder. At noen forfattere fremdeles refererer til "utgåtte" studier kan komme av uvitenhet eller dårlig reseach og litteratursøking, men de kan også være håndplukket fra forfatterens side fordi disse studiene støtter opp om forfatterens synspunkter.

«Nyere forskning viser at…»

Du bør også være oppmerksom på i hvilken grad forfatteren forholder seg til primær- eller sekundærkilder. En primærkilde er den opprinnelige kilden for informasjonen. Sekundærkilder gjengir innholdet til en primærkilde. På veien fra den opprinnelige kilden til den du selv leser, kan viktig informasjon ha gått tapt. Om du leser om en sak på nett, kan det være greit å sjekke hvor informasjonen opprinnelig kommer fra. Det du leser kan nemlig gjengi primærkilden misvisende, ukorrekt, eller i verste fall fullstendig feilaktig. I nyhetssaker eller bloggposter der forfatteren smeller til med sensasjonelle overskrifter om at «Nyere forskning viser at…», kan det ofte være smart å gå bak nyhetsartikkelen og undersøke akkurat hvilken forskning det vises til. Ofte er ikke resultatene så sensasjonelle som det ser ut til. Å følge sporene tilbake til opprinnelsen for informasjonen er lurt, men det krever noen ganger litt ekstra jobb. Filmen under viser et eksempel på en slik "jakt på primærkilden". Om ingen tar seg bryet med å oppsøke primærkilden, kan det fort oppstå "akademiske vandrehistorier".

Løgn, forbannet løgn og statistikk

Leser du nyheter, eller hører diskusjoner mellom politikere, kan du legge merke til at tall og statistikk ofte brukes for å underbygge argumenter. Statistikk presenteres gjerne som harde fakta, men selv statistikk er ikke objektiv. De valgene som er gjort i innhentingen av tallmaterialet vil påvirke resultatene man får. Også når når statistikken skal tolkes vil subjektive vurderinger ha en betydning. En svært vanlig måte å misforstå og/eller misbruke tall og statistikk på, er å presentere korrelasjoner som årsakssamenhenger. At noe korrelerer, opptrer samtidig, er ikke nødvendigvis et bevis for at de inngår i en virkning-årsakssammenheng - kanskje det er en tredje faktor som egentlig er den bakenforliggende årsaken, eller et helt tilfeldig sammenfall? Grafisk framstilling av tallmateriale og statistikk kan også ha betydning for hvordan vi oppfatter resultatene.

Vær forsiktig når du trekker egne slutninger og vær kritisk til andres. Det er også lurt å kikke på det faktiske datagrunnlaget, hvilke tall er det som brukes? På same måte kan det lønne seg å se på f.eks om størrelsen på utvalget i statistikken eller undersøkelsen er representativt. Er det en omfattende undersøkelse med over 1000 respondenter, eller har intervjueren bare spurt åtte på gata om deres mening i en sak? Er respondentene bare fra en viss gruppe, eller er det et tilfeldig (randomisert) utvalg? Hvordan du bedømmer andres og din egen bruk av statistikk, avhenger selvsagt av hva du skal bruke den til.

Les mer om hva du må passe på når du leser statistikk.

Test deg selv

Bilder

1) Cherry fruit health nature fra OpenClipart-Vectors

2) Skjermdumper fra: greenpeace.org, nrk.no, niva.no, sciencedirect.com

3) Wakefield, A. J., Murch, S. H., Anthony, A., Linnell, J., Casson, D. M., Malik, M., . . . Walker-Smith, J. A. (1998). RETRACTED: Ileal-lymphoid-nodular hyperplasia, non-specific colitis, and pervasive developmental disorder in children. The Lancet, 351(9103), 637-641. doi:https://doi.org/10.1016/S0140-6736(97)11096-0