Cornell's Brian Wansink was at the top of his field, renowned for translating behavioral science into practical tips for improving eating habits. He famously popularized the notion that we tend to eat more when served in large bowls. But, when skeptical researchers and journalists exposed Wansink for manipulating data, his fall from grace led to the dismantling of Cornell's entire food psychology department, and raised questions about the state of scientific research as a whole. For a transcript of this episode: https://bit.ly/campusfiles-transcripts To learn more about listener data and our privacy practices visit: https://www.audacyinc.com/privacy-policy Learn more about your ad choices. Visit https://podcastchoices.com/adchoices
Chapter 1: Who is Brian Wansink and why was he famous in food science?
Im Jahr 2016 brachte ein sozialer Wissenschaftler namens Brian Wansink eine positive Aufmerksamkeit an die Cornell-Universität. Seine Forschung lief nicht nur in akademischen Büchern. Es hat das Publikum kapituliert. Er war derjenige, der die Idee popularisierte, dass man von einer kleineren Platte essen kann, um sich voller zu fühlen.
Aber dasselbe Jahr hat Wansink eine bemerkenswerte Ermittlung gemacht, eine, die seine gesamte Forschung in Frage stellen würde und Cornell in den Zentrum einer wachsenden Krise in der Wissenschaftswelt drücken würde. Ich bin Margot Grey. Diese Woche auf Campus Files. Der Wachstum und Fall von Brian Wansinks Food & Brand Lab und was es über die Zukunft der akademischen Forschung zeigt.
Die Brian-Wansink-Story schloss mein Tisch im Sommer 2016. Brian-Wansink war Professor an der Cornell-Universität. Er hat ein Lab genannt, das Cornell Food & Brand Lab ist. Es studierte im Grunde genommen Ernährungsbehörden und Food-Marketing.
Das ist Stephanie Lee. 2016 war sie Wissenschaftsrednerin bei BuzzFeed News, die genau die Art von faszinierendem Forschung, für die Brian-Wansinks-Lab bekannt war.
Sein Werk handelte im Grunde darum, wie man ohne starke Ernährung oder intensives Übungen verlieren kann. Seine überraschende Theorie war, dass die Menschen in der Lage sind, sich in der Lage zu verhalten, sich zu ernähren, indem sie sich auf die Elemente ihres Umfeldes einstellen.
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Chapter 2: What were Brian Wansink's most popular research findings?
Gewichtsschaden ist immer ein hot topic. Und jede wissenschaftliche Strategie ist fast garantiert, um Medien-Buzz zu generieren. Brian's research was like catnip for TV audiences. Especially since some of his findings were pretty wacky.
Leute, die am vordersten von der Tür sitzen in einem Restaurant, essen weniger Salate und sind häufiger, Desserts zu bestellen. Wenn man bei einem Fenster ist oder auf einem hohen Tisch, ist man häufiger, Salate zu bestellen. Wenn man weniger Wein trinkt, wählt man einen scharferen Glas von einem größeren.
Eines von Brian's berühmtesten Studien betrifft das, was er als eine schmutzige Pfanne von Suppe bezeichnete. Hier ist, wie es funktionierte. Jeder in der Studie wurde Suppe serviert. Einige Teilnehmer bekamen regelmäßige Pfannen, während andere unbekannt Pfannen, die sich von unten geöffnet haben, geöffnet haben. Die Ergebnisse waren beeindruckend.
Die Leute mit den selbstbeöffnenden Pfannen haben deutlich mehr gegessen. Und es unterstützte Brians Idee, dass je mehr Futter du vor dir siehst, desto mehr wahrscheinlicher du zu essen wirst. It was exactly the kind of quirky, attention-grabbing research his lab was known for. And Brian had a knack for getting the media to notice.
So it's no surprise that his work also caught the attention of companies eager to turn those insights into profit.
I'm Dr. Brian Wansink from the Cornell Food & Brand Lab. We've been doing a bunch of really cool supermarket psychology studies. One of the things we found is that if you have eye contact with something, even somebody in a box, it looks more trustworthy and it increases your likelihood to purchase things.
All that research helped land him professorships at top institutions like the Wharton School at the University of Pennsylvania and the Tuck School of Business at Dartmouth. Then, in 2005, he joined Cornell.
Brian was also really influential in policy. So from 2007 to 2009, he was the executive director of the US Department of Agriculture's Center for Nutrition Policy and Promotion. And that's the center that does the dietary guidelines for Americans.
Brian quickly became a valuable asset to Cornell. His work with the Department of Agriculture brought in millions in grant funding. And the media buzz around his research was icing on the cake.
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Chapter 3: How did Brian Wansink's data manipulation come to light?
Well, that's why we created Right Answers Mostly, for what you didn't learn in history class, but you really wanted to. I'm your host, Claire Donald. And I'm Tess Belomo. Join us every Monday as we dive into the most iconic people and events and get ready to laugh along the way.
Wir besuchen alles, von Titanic bis Chris Jenner, Studio 54, Marie Antoinette, sogar Colts in Crime, wie Charles Manson und Jonestown, jeden Montag, wo auch immer du zu deinem Podcast hörst. Denn Geschichte ist nur Gossip. Finde uns bei Right Answers Mostly für mehr.
Auf jedem Episode von What We Spend öffnet sich ein anderer Gast ihre Wallen, öffnet ihre Leben, wirklich, und erzählt uns alles über ihre Finanzen. Für eine Woche erzählen sie uns alles, worauf sie ihr Geld verdienen. Mein Sohn hat etwa sechs Dollar für die Blumen in fünf Minuten geslampt.
Dies ist ein Podcast über all die Wege, wie Geld in unsere Leben kommt und dann wieder verlässt wird, worüber wir natürlich alle viele Gefühle haben. Because whatever you are buying or not buying or saving or spending, at the end of the day, money is always about more than your balance. I'm Courtney Harrell and this is what we spend. Listen to and follow What We Spend, an Odyssey Original Podcast.
Available now wherever you get your podcasts. Es ist spätestens 2016 und Brian Wansink hat in einem Blog-Post bemerkt, dass sein Labor Daten manipuliert hat. Unglaublich, hat sein Post schnell ein bisschen Aufmerksamkeit.
Ich bin ein forensischer Meta-Wissenschaftler. Das bedeutet, dass ich die Ergebnisse anderer wissenschaftlichen Papiere komputierlich studiere. Normalerweise, um zu bestätigen, ob sie akkurat und ehrlich sind. James ist Teil eines informellen Gruppes anderer Forensiker-MetascientistInnen. Hier ist ein weiterer Teil dieses Gruppes, Nick Brown.
Ich bin ein verheirateter Computerlehrer und ich fand mich immer interessierter in schlechte Wissenschaft und dann in schreckliche Wissenschaft und dann in grundsätzlich bedrohliche Wissenschaft.
Nick und James teilen eine Mission. Sie nennen schlechte Wissenschaft aus, wenn sie sie sehen. Sie denken von sich selbst als eine Art wissenschaftlicher Watchdog. So viel so, dass sie sich einen Avengers-Style-Name gegeben haben. Die Data Thugs. In der Zeit von Brian's Blogpost hatten die Data Thugs bereits ihre Hände voll. Die Welt der Forschung war mitten in einer großen Krise.
Etwas, das die Reproduktivität-Krise genannt wurde. Es klingt technisch, aber die Idee ist einfach. Wenn ein Wissenschaftler ein Experiment durchführt, sollte der andere die selbe Sache machen und die selben Ergebnisse erhalten. Nehmen wir zum Beispiel einen von Brians Begrüßungen, dass Männer mehr essen, wenn sie mit Frauen essen.
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Chapter 4: What impact did the scandal have on Cornell University and scientific research?
And in the middle of having this very broad, increasingly organized skepticism towards the social sciences, this very famous, well-regarded guy had basically written a blog post about how he abused the research process. Brian hat im Endeffekt an die Art von wissenschaftlichen Verletzungen, gegen die sie kämpfen, verurteilt.
Wir haben ein DM bekommen und gesagt, ich wundere mich, wie seine Bücher aussehen. Und so haben wir einige von seinen Büchern gedreht und begonnen, diese mit einigen sehr einfachen Numerikanalyse-Tools durchzuführen. Ich meine, das ist der 6. Grader Arithmetic, welcher dir ermöglicht, einige Zahlen in einem Buch zu schauen und zu sagen, diese kann man nicht schreiben.
Diese Zahl kann nicht diese Zahl sein, die von dieser anderen Zahl geteilt wird. Echt so einfach ist das. Right away, the data thugs found that some of the numbers in Brian's papers weren't just questionable. They were outright impossible. And then we started noticing plagiarism, mostly self-plagiarism.
Self-plagiarism is when an author reuses the same text or data across multiple books or studies, but presents it as if it's brand new. So two papers describing ostensibly different samples, but with exactly the same numbers in the tables. Yeah, it got pretty sticky.
Often, the issues the data thugs uncover are just honest mistakes. In those cases, they see no need to publicly call out a scientist. They say it wouldn't be fair or particularly productive. Based on the blog post alone, it was clear that the problems with Brian's research went far beyond a simple Excel mistake.
Aber die Data Thugs entschieden trotzdem, dass es besser wäre, ihre Gefühle privat zu erheben. Sie riefen Brian und Cornell aus, mit dem, was sie gefunden hatten. Zuerst sah Brian die Gespräche offen, aber zuvor stürzte der Dialog, sodass die Data Thugs letztendlich öffentlich gingen. In Teilen, weil andere Wissenschaftler ihre Arbeit aufgrund dieser falschen Studien aufbauten.
We started writing about it, we started blogging about it. Somebody I was writing about a week and someone said, oh, it's Wansink Wednesday.
Nicks Wansink Wednesday-Posts and the growing online chatter eventually forced Cornell to launch an internal investigation. When it wrapped, the university acknowledged problems with the data, but stopped short of calling it scientific misconduct. Still, Nick and the Data Thugs weren't ready to back down.
By mid-2017, they'd flagged nearly 50 papers with potential issues, and the list kept growing. But despite the mounting evidence, nothing was being done. That changed when the story burst into public view, and major news outlets started paying attention. The Data Thugs had hit a wall. Cornell had closed its investigation without labeling Brian's research as scientific misconduct.
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Chapter 5: Who are the 'Data Thugs' and what role did they play in exposing bad science?
Im Frühjahr 2017, im Sommer 2017, gab es noch alle diese Bücher, die Nick und seine Kollegen nachgeschaut haben. Das ist Stephanie Lee, die ihr am Anfang des Videos gehört habt. Damals war sie Wissenschaftsredakteurin bei BuzzFeed News. Sie hatte eine Liste von 50 Büchern, über die sie Fragen hatte. Sie standen dort in der Literatur. Ich dachte mir, ist das wirklich das Ende der Geschichte?
So, after seeing what the data thugs had uncovered, Stephanie was determined to dig deeper and to find new ways into the story. I thought it would be really illuminating possibly to see the emails that this lab was exchanging among itself.
Stephanie wanted a look inside the lab to understand what kinds of conversations were happening behind closed doors. Normally, that's where public records requests come in. But there was a problem. Cornell is a private university, which means it's exempt. Still, Stephanie was a savvy reporter and she found a workaround.
She knew Brian had collaborated with researchers at public universities across the country, places that were subject to records requests. So she cast a wide net and filed requests at multiple schools.
Chapter 6: What is the reproducibility crisis in science and how does it relate to this case?
Es wurde sehr klar, wenn man diese E-Mails anschaut, dass es wirklich einen blöden Aufmerksamkeit für vorsichtige wissenschaftliche Praxis gibt.
Fast sofort war es klar, dass die Datenschläger etwas Großartiges angekommen sind. Und je tiefer Stephanie drückte, desto offensichtlicher war es. Brian's Lab wurde nicht von der Suche nach Wissenschaft geführt, sondern von der Suche nach Headlines und Publikationen.
Es gibt eine sehr explizite Thematik, die durch die E-Mails läuft. Wir müssen Studien veröffentlichen, die coole Headlines haben, coole Erfindungen haben. Lasst uns die Experimente analysieren, die wir gemacht haben, bis wir etwas verwendbar machen. Wir müssen so viel wie möglich veröffentlichen. Studien, die nur auf unserem Tisch sitzen, sind wie Inventar, das nicht gekauft worden ist.
Wir müssen denken wie Apple. Wir müssen unsere Wissenschaft so weit in die Welt bringen, wie möglich. Es gab eine aufregende Diskussion darüber, grossen statistischen Manipulationen von so vielen von den Erfahrungen, die sie gemacht haben. Um zu bestätigen, dass sie die Dinge richtig interpretiert hat, hat Stephanie diese E-Mails von einigen Wissenschaftlern gemacht.
Ein Experte, mit dem ich zu dem Zeitpunkt gesprochen habe und ihn gefragt habe, was er von den Berichtern dachte, hat er gesagt, das ist keine Wissenschaft, das ist Geschichte. Das ist eine ziemlich verdammte Untersuchung der Forschung der Läden. Und die Antwort der Läden war nicht genau überzeugend.
Ich bekam ein paar E-Mails von ihnen, die sagten, wir sind unter Angriff, wir sind unter Schiedsrichtung. Die Leute wollen wissen, was mit diesen Papieren passiert ist. Wir können die Daten nicht finden. Haben Sie die Daten? Und so habe ich sie einfach überrascht und versucht, sich selbst zu verteidigen.
In manchen Fällen sprachen sie über Studien, die verabschiedet werden werden oder Probleme haben, die wir noch nicht öffentlich wissen. Oder sie sprachen über Studien, die in Frage gestellt wurden, aber viel tiefer Probleme hatten, die sie hinter den Szenen sprachen.
Armt mit ihren Interviewen und Forschungen begann Stephanie, ihre Erfindungen zu publizieren. Über das nächste Jahr schrieb sie 14 Artikel über Brian und das Food & Brand Lab. Und als die öffentliche Aufmerksamkeit erhöhte, kamen immer mehr von Brians Büchern unter Bescheid.
Dann, im Frühjahr 2018, fast ein Jahr und ein halbes nach Brian's Blogpost, wurden eine Weile seiner Bücher entweder getauscht oder korrigiert. An diesem Punkt hatte Cornell wenig Wahl, aber ihre Investition zu öffnen. Probleme mit ihrem bestehenden Labor könnten ihre Reputation als Forschungsinstitution leicht riskieren. Und im September 2018 annoncierte Cornell ihre Erfindungen.
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