Mitől tudomány a tudomány? | Metszéspont

[00:00:00]Nagyon nagy harc az egóval, ugye?

[00:00:00]Tehát az van, hogy te feltételezel valamit, de hogy a null hipotézist kéne, hogy szem előtt tarts, hogy igazából azt akarod bebizonyítani, és nem az ered, tehát a a ugye az elsődleges hipotézisedet, és hogyha nem sikerül bebizonyítani a null hhipotézist és sikerül az elsődlegest, akkor mondhatod azt, hogy biztos igaz.

[00:00:18]Tehát, hogy ez egy ilyen, ahogy te is mondtad, talán így tudnál mondani, egy ilyen folyamatos kontroll alatt tartott imposter szindróma.

[00:00:24]Ezek szerintem fantasztikus filmek.

[00:00:24]Nem tudom, én nagyon szeretem a Danny Wildnek ezt az őrületét, hogy mindent ilyen nagyon menőn lefilmez és megteremti ezeket az izgalmas világokat.

[00:00:32]Nekem csak annyi a bajom, hogy amellett, hogy ezek fantasztikus filmek, pont az esszencia hiányzik belőle, amiért én skifit szeretek olvasni.

[00:00:38]Szóval inkább ezt elközelítem e az ki, ha kiderül, hogy hogy itt ez egy nagy megtévesztés volt, és igazából ott van Istenem, és és amiket így elhántott, amiben mi tudományt kifejtünk, az a tévedés, hát akkor én maximum falzifikáltam az elméletemet.

[00:00:52]Tehát, hogy én igazából folyamatosan azt a logikát követem, amit addig is és mondom neki, hogy készfogás Isten, most ezt így jól jól jól összeraktad.

[00:01:02]Ügyes voltál.

[00:01:10]Sziasztok kedves nézők.

[00:01:10]Újra itt vagyunk Szabolcsal a Metzés pontban.

[00:01:12]Szia Szabolcs!

[00:01:14]Szervusz Zoli.

[00:01:16]És akárhogy is számolom, ez már a harmadik évad, ha úgy nézzük.

[00:01:20]Szeptembert írunk.

[00:01:21]Bizony, bizony, szeptembert írunk.

[00:01:21]Nem tudom mikor fogjátok látni.

[00:01:22]De a harmadik évad nyomjuk itt a székeket, azért ez nem semmi.

[00:01:26]Így van.

[00:01:26]Ugye lehet, hogy láttátok, hogy volt egy kis zavar az erőben meg az adásainkban.

[00:01:30]Ez nagyon sok mindennek volt köszönhető.

[00:01:32]Nem akarom rákenni semmire.

[00:01:33]Volt egy kis felújítás az ingában.

[00:01:36]Nem tudom, hogy ki tud róla vagy ki nem.

[00:01:38]Érdemes eljönni és megnézni.

[00:01:39]120%-kal jobb a már amúgy is szerintem jó kultúrtér.

[00:01:44]De az biztos, hogy időutazást követtünk el, merthogy a később felvett műsorunk jött ki előbb.

[00:01:50]Tehát ezt tudjuk most már tagadni, hogy mikre vagyunk képesek.

[00:01:51]Így van.

[00:01:51]Az azért elég rossz, nem?

[00:01:54]Amikor egy tudományos adásban metafizikai dolgokat csinálunk, és akkor lehet, hogy magunkat cáfoljuk meg.

[00:02:00]Ha meg lehet csinálni, akkor már nem metafizika.

[00:02:03]Oké.

[00:02:03]Látod, a science fiction író.

[00:02:03]Na jó.

[00:02:05]És rá is térnénk a mai témára, mert ez egy ilyen, hát mondhatom azt, hogy rendhagyó.

[00:02:10]Mindegyik adásra mondhatjuk, hogy rendhagyó, de ez tényleg egy rendhagyó adás lesz, hiszen a vendégünk az nem más, mint Kis Hunor, aki pszichológus, doktorjelölt, az EV Lórán Tudományegyetem oktatója, a Hunrá Természettudományi kutatóközpont munkatársa, és nem mellesleg szerintem a metszéspontnak a felelős szerkesztője.

[00:02:29]Tehát ő az, aki csekkol minket, hogy szinten maradjunk részben.

[00:02:33]Hát meg dolgozik, mondjuk ki.

[00:02:35]Így van.

[00:02:35]Így van.

[00:02:36]háttér mindenképpen szerettük volna, hogyha egyszer most már itt van velünk a színpadon.

[00:02:40]Hun szia!

[00:02:40]Nagyon köszönjük az eddigi munkádat, meg a következő munkáidat és tartsd meg ezt a jó szokásodat és hogy itt vagy és hogy így kiléptél a kamera elé és hogy tudományos mi voltodban egy kicsit meg tudunk nyilatkozni és a mai téma az egy ilyen kicsit terjengős lesz mondjuk így, de megpróbálunk nekik kereteket szabni.

[00:02:59]Ugye lehet, hogy ezt már a libertásadás után néztétek, nem annyira terjengős, de arról fog körülbelül szólni a dolog, hogy a tudomány, tehát hogy az egész ilyen tudományos területnek van egy csomó ilyen rákfenéje, ha lehet így mondani.

[00:03:15]Vannak problémák, vannak olyan effektusok, amik lehet, hogy a tudománynak a hatékonysága ellen hatnak, és erről fogunk egy kicsit beszélgetni.

[00:03:24]Hun egy kicsit jobban meg tudod fogalmazni ezt?

[00:03:25]Igen, tehát szerintem két irányból lehet ezt a műsort a mait megközelíteni.

[00:03:30]Az egyik az, hogy tök jó, hogy végre van egy olyan beszélgetés, ami így a közönségnek szól, hogy mi önmagában miért akartuk ezt a műsort létrehozni, hogy miért gondoljuk azt, hogy a tudomány az egy olyan lense, vagy egy olyan világképmértő eszköz, ami szerintünk fontos, és nem csak annyira fontos nekünk, hogy használjuk, hanem annyira is, hogy át akadunk adni belőle információkat.

[00:03:51]A másik meg az, hogy ezért ez szerintem egy nagyon nehéz kérdés, hogy mik a tudománynak az előnyei és a hátrányai.

[00:03:57]És én valahogy azt akarom megfogni, hogy nagyon sok dolog, amiről így az a közhiedelem, vagy ez a tudománynak a gyengesége, az igazából a legnagyobb featurere.

[00:04:04]És igazából így ezekről akarok beszélni, hogy hogy az, hogy tudományos módszertan, vagy tudományos gondolkodás, az mit jelent?

[00:04:12]Miért gondoljuk, hogy ez egy ilyen igazán hasznos módja annak, hogy megismerjük a világot, és hogy hogy egyáltalán hogy magyaráldznanád el ezt valakinek, aki annyira nincsen benne.

[00:04:22]Én erre nagyon sok kísérletet tettem.

[00:04:24]Most már a barátnőmnek elmondtam, a diákjaimnak elmondtam, nem tudom, egy csomó embernek így lepilotoltam, hogy miről akarok beszélni, és azt látom, hogy van nagyon sok ilyen kis példám meg opcióm, hogy hogy tudjak erről beszélni, és akkor majd meglátjuk, hogy mi ragad meg a falon, és mi az, amit így majd legközelebb én, ha megengeditek, ebben a pillanatban offsript megyek, és teszek egy kérdést, ami szerintem itt fontos lesz és kezdjük a legalapabbakkal.

[00:04:50]Mi az a tudományos módszertan?

[00:04:52]Mit mit takar pontosan?

[00:04:56][torokköszörülés] Azért kérdezem, mert az egyéb irányú vitáimban, beszélgetéseimben ott egy ilyen monolitikus, vallásszerű entitásként jelenik meg azoknak, akik a nem értenek hozzá, vagy baméle agenda mentén szembehelyezkednek a tudománnyal.

[00:05:15]Ez főleg általában vallásos agenda, hiszen ugye a vallás különböző módjaiban azt állítja, hogy vannak más megismerési módjai a valóságnak a tudományos módszertanon kívül.

[00:05:27]Szerintem kezdjük már azzal, hogy mondjuk-e, hogy mi az pontosan.

[00:05:32]Hm.

[00:05:32]Én én megpróbálok erradni egy ilyen közérthető, nagyon talán átérehető definíciót, vagy nem is definíciónak nevezném, hanem egy ilyen hozzáálláshoz, hogy mi az a tudományos módszertan.

[00:05:44]Nekem kettő-három elem van, amit így mindig ki szoktam emelni.

[00:05:47]Az egyik az, hogy a megismerés az mindenkinél folyamatosan történik, és attól lesz ez egy tudományos módszertannal körülvett megismerés, hogy vannak nagyon szisztematikus, jól átgondolt szabályok, amiket a megismerés során alkalmaznak azok a kutatók, akik kíváncsiak valamire.

[00:06:05]Tehát igazából mi is a hétköznapjainkban, és erről majd valamelyik témánál fogunk beszélni, folyamatosan megismerés és az információs szerzés szervezi azt, hogy hogyan gondolkodunk a dolgokról.

[00:06:15]És szerintem az egy mély különbség, hogy itt van egy ilyen nagyon erős rendszerezettség, önellenőrzés, és a módszertan igazából azt jelenti, hogy van egy ilyen lépésről lépésre összeállított terv, amihez megpróbálunk ragaszkodni.

[00:06:31]Talán ez az így ilyen legegyszerűbb átadása, tehát hogy nem az történik, hogy meg akarunk ismerni valamit, és akkor így kimegyünk és elkezdünk gondolkodni rajta, és lesz ami lesz, hanem mielőtt a megismerés megkezdődik, van egy nagyon rendszerezett, nagyon a közös tudásunkban megbízó és a közös tudásunkra épített tervezés, és ezt a tervezést próbáljuk végigkövetni.

[00:06:53]Miért?

[00:06:55]Miért kell ez?

[00:06:55]Miért nem elég, hogyha odamegyek, benyúltom a kezemet a vízbe, szerintem hideg, írok róla egy könyvet és kész.

[00:07:06]Hát szerintem főleg azért, mert nagyon könnyű ebben az esetben a hibáinkat elfelejteni.

[00:07:11]És majd szintén assassiszem ezt is felírtam valahova, de akkor most ide bemondom.

[00:07:15]Ez egy ilyen, azt hiszem, egy fejman van idézet, de egy nagyon megvilágító erejű, hogy a kutató és mindenki más, amikor a megismeréssel foglalkozik, akkor magát tudja a legjobban becsapni.

[00:07:27]Tehát, hogy hogy saját magunkat a legkönnyebb átverni azzal, hogy van egy olyan megismerés, ami ami igazából lehet, hogy téves, de nekünk így nagyon tetszik az a narratív, amit kialakítunk.

[00:07:37]Ez, hogy így történetekben próbáljuk felépíteni a világot, ez most egy ilyen nagyon trendi topik.

[00:07:40]Nagyon sok YouTube videó most erről szól.

[00:07:42]És kérdés, hogy ezeknek a történeteknek megvan-e a magja, vagy van egy ilyen koncepció, ami mentén épül, mert más esetben minden mindennel analógiába állítható, minden következtetés levonható, és ezek csak így nőnek és gyűlnek, és nincsenek leenőrizve soha.

[00:08:02]Hm.

[00:08:02]Állenőrizve.

[00:08:02]Hm.

[00:08:02]Igen, nagyon nagy a, ugye ezt szoktuk biasnek is hívni, tehát hogy nagyon nagy a vakfolt olyan szempontból, hogy az ember kitalál valamit, azt tapasztaltam saját tudományos karrieremben is, a hogy kitaláltam egy kísérleti setupot és úgy gondolod, hogy mindenre gondolsz és nem tudod, hogy mire nem gondolsz, hiszen a te agyaddal, tehát ugye nem vagyunk omnipotensek, a te agyaddal gondolkozol, nagyon könnyű úgymond valamit benézni, és ha valami be van nézve, akkor igazából lehet, hogy valamit bebizonyítasz.

[00:08:32]Ugye van ez a vicces példa mostanában, talán ez a leg közkedveltebb, amikor valaki az AI-nak megírta, amikor a gyerekét oktatta asszem Amerikában, hogy mármint az USÁban, úgy Amerikában, a hogy kitalált egy új matematikát, és az AI pedig azt mondta, hogy persze, ez egy ez egy fantasztikus ötlet, tényleg egy korszakalkotó matematikai elképzeléseid vannak.

[00:08:52]És akkor amikor ezt így a nyilvánosságrág elé tárt, akkor kiderült, hogy az egész egy baromság, merthogy ugye ő sem tudta, az sem tudta.

[00:09:01]Igen, igen.

[00:09:02]És én és én ezt akarom hangsúlyozni, meg szerintem ez egy ilyen visszatérő topik lehet, hogy ez az ilyen megfigyeléses dolog, amit amit mi tudományosan igyekszünk megközelíteni, ez mindenkivel folyamatosan történik.

[00:09:14]Ugye a kognitív pszichológiának gyakorlatilagen könyvhalmai vannak, ami arról szól, hogy milyen torzítások és tévedések azok, amik így a megfigyelést azt egy kicsit így elcsavarják, és főleg akkor, amikor csak annyi van, hogy szeretnél valamit megfigyelni és aztán leírni.

[00:09:29]Akkor számolnod kell azzal, hogy ez a végtelen torzítás olyan, amit hogyha nagyon tudatosítani akarsz, akkor sem feltétlen sikerül.

[00:09:39]Ja, jó.

[00:09:39]Hát akkor lehetnénk ezen a vonalon is tovább, de mi lenne, hogyha így elindulnánk a script alapján script a script alapján is egy kicsit.

[00:09:49]Csak azért, hogy mint ahogy mondtuk is, nehéz nehéz ez a téma, nehéz rendszert adni neki.

[00:09:53]Megpróbálunk.

[00:09:53]Jó, tehát kezdjük ott, hogy amikor ugye valamit vizsgálni akarunk, erről már szerintem másod adásainkban is volt szó.

[00:10:01]Legtöbbször nehéz, tehát a valóság komplex, nagyon sok elemből áll, ezért alkotunk egy úgynevezett modellt, hogy ezt mit mit hívunk modellnek, miért mi tehát, hogy azt kábé megmagyaráztam, hogy miért alkotunk modellt ugye a komplexitás csökkentésére, de mit hívunk modellnek?

[00:10:17]Mi a jó modell, hogyan működnek a modellek?

[00:10:19]Na igen, ezt a a komplexitás csökkenése, vagy komplexitáscsökkentése az olyan, amit így meg akarok ragadni, mert szerintem ezzel tudtam a legjobban elmagyarázni a diákjaimmal.

[00:10:30]Van az egyik statisztikai iskolának, a béziánusoknak egy olyan mondása, hogyha minden paramétert és minden eseményt ismernénk, akkor nem lenne szükség modellezésre meg statisztikára sem mindjárt blokk.

[00:10:41]Tehát, hogy erre azért van szükségünk, mertogy egyszerűen a teljes világ az megismerhetetlen.

[00:10:46]És akkor igazából a modellek azok arra szolgálnak, hogy egy ilyen leegyszerűsített, de valahogy a valóságot mintázni tudó eszközzel mégis csak tudjunk döntéseket hozni, mégis csak tudjunk következtetéseket hozni.

[00:10:57]És ugye akkor a következő kérdés az, hogy mitől jó egy modell és mitől rossz.

[00:11:04]Most az elmúlt fél évben egy ilyen rendkívül izgalmas figurától próbáltam statisztikát tanulni.

[00:11:12]Ő egy ő egy kulturális antropológus a a lipcsei Maxplank egyetemen, és akkor így az összes órája elélhető online meg bármilyen anyagát el lehet kérni, és ő ilyen bziános statisztiká nyugodtan ném droppolhatsz egyébként, hogyha esetleg a nézőket érdekli.

[00:11:25]Hát majd feliratozom ilyen ilyen komment szekcióba, hogy mit érdemes elolvasni, és van egy ilyen gyűjtött listám.

[00:11:33]A lényeg az, hogy hogy ő arról beszél, hogy azt kell megérteni, hogy a modellek azok gyakorlatilag olyanok, mint ilyen agyak katonák.

[00:11:41]És akkor a példa, amit felhoz, az a prágai agyag, gólemeknek a működése.

[00:11:47]Ugye ez így az 1600-as éveknek így a folklorjában van benne, hogy vannak ezek az agyakfigurák, és akkor ilyen varázsgigével lehet őket mozgásba hozni, és akkor így a tipikus történet, hogyha nem figyelsz oda, hogy milyen varázsgét adsz neki, akkor szörnyű dolog történhet.

[00:12:02]És akkor igazából az a mondás, hogy bármilyen modell legyen, az egy nagyon egyszerű regresszió odáig, hogy összeállítunk egy AI modellt.

[00:12:11]A lényeg az, hogy ez egy ilyen öntudatlan valami, amit ami az határoz meg, és azt tudja jól leírni, hogy mi mennyire tudjuk a szabályokkal meghatározni, hogy mit akarunk elérni tőle.

[00:12:25]Tehát, hogy önmagában nem tud se jót, se rosszat a modell.

[00:12:26]Annyi történik, hogy az az ember, aki a modellt használja, remélhetőleg az érdeklődési körét azt nagyon jól ismeri, nagyon jól felkészül abból, hogy mi az, amire kíváncsi, és annak milyen tudástára elérhető.

[00:12:39]És ugye a másik, ami meg a matematikai rész, hogy ezt jól behatárolja matematikai szavakkal vagy matematikai információval, hogy hogy lehet ezt jól leírni.

[00:12:51]És akkor egy másik példa, ez ilyen szintén talán a nézőknek tud segíteni, hogy én azon gondolkoztam, hogy például modellezésről, ami először eszembe jött, az például az, amikor egy csónakot akart építeni egy ismerősöm, és akkor mielőtt a csónaképítést azt fával meg mindenféle komoly üzemanyaggal meg eszközzel elkezdte volna, azelőtti ilyen kis kartoncsónakot épített, hogy megnézze a modellen, hogy hogyan lehet a súlyokat elosztani, mire kell odafigyelnie.

[00:13:17]És mi gyakorlatilag ugyanezt csináljuk, hogy ahhoz, hogy következtetéseket tudjunk levonni a világnak a dolgairól, készítünk egy leegyszerűsített példát, és akkor ezen keresztül próbáljuk megérteni azt, hogy a világban hogyan működik ténylegesen az, amire kíváncsiak vagyunk.

[00:13:34]Akkor ez nagyon sok kérdést kinyit, de Szabócs kezd.

[00:13:36]Hát igen, nekem a egy nagyon érdekes, vagy nem nem tudom, hogy érdekes-e, nekem nagyon érdekes ö mellékvágányra ráült az agyam, mégpedig az, hogy oké, van egy modellünk, azt kérjük a modelltől, hogy ipiapacs varázslat, alkotsd meg nekem ezt az eredményt.

[00:13:51]Ühüm.

[00:13:52]Megalkotja ezt az eredményt.

[00:13:52]De hogy még abban is van bias, hogy ezt az eredményt mi hogyan, ugye előbb a biasről beszéltünk, ugye a részrehajlásról, hogy hogyan értelmezzük.

[00:14:00]És ugye az jutről eszembe, hogy vannak ezek az ezós témák, gondolatolvasás, fal mögött kitalálom milyen kártya van és a többi, tudod, para jelenségek.

[00:14:14]És ezeknek a kutatására csinálnak modelleket, csinálnak feladatokat, fazifikálható, rendesen megcsinált modelleket és módszereket, és a végén kijön egy nagyon pici eredmény.

[00:14:25]És a nagyon pici eredményünk nem fogadnánk el akkor, hogyha ennek a modellnek az eredményét akkor, hogyha nem tudom, bármi másnak a szimulációjáról lenne szó, de abban az esetben, hogy hinni akarunk a para jelenségekben, elfogadjuk azt, hogy ilyen 001-es eredményünk van, és az már nekünk valami.

[00:14:43]Hm.

[00:14:43]És akkor azt kérded, hogy mi más a tudományos módszertanban?

[00:14:48]Hát inkább arra szeretnék rákérdezni, vagy inkább arra az lett volna inkább így a a gondolat, hogy hogy mert ez tudományos módszertannal lett végezvve.

[00:14:57]Lett egy modell, amit megalkottak erről, hogy hogyan működik.

[00:14:59]És viszont csak ennyi az észrevételem, hogy előbb beszéltünk a biasről és hogy magába a helyesen végrehajtó tudomány eredményében is olvashatunk ilyet.

[00:15:11]Ühüm.

[00:15:11]És ez a modellnek a jóságát nem biztos, hogy befolyásolja.

[00:15:15]Ühüm.

[00:15:15]Világos?

[00:15:15]Vagy azt hiszem, hogy érten vélem, amit mondani, tehát amit mondasz.

[00:15:21]Itt most nekem kettő dolog jut erről eszembe hirtelen.

[00:15:23]Mind a kettő benne van egyébként a témakörben, úgyhogy úgyhogy igazából most ez egy ilyen megint csak előrehozott, de de jól be lehet ide dobni, hogy önmagában a modell az nem elég.

[00:15:32]Van egy hozzáállás, ami ehhez ehhez hozzákapcsoló.

[00:15:37]Na ez az.

[00:15:37]Azt hiszem erre gondoltam.

[00:15:37]És szerintem tehát két két hotake, nem három hotéakeem lesz az egész podcast alatt.

[00:15:45]Az egyik az, hogy valójában bármi mérhető.

[00:15:47]És az, hogy valami tudományos vagy nem tudományos, az nem attól függ, hogy hogy mérhető-e vagy nem, mert a mérhetőség az csak arról szól, hogy megpróbáljuk számokkal és modellel leírni azt, amire kíváncsiak vagyunk.

[00:15:57]És pont arról szól a tudomány, hogy olyan kreatív és olyan jó megközelítéseket kell hozni, hogy az is mérhető legyen, amit elsősorban nem gondolnánk, hogy mérhető.

[00:16:07]De valójában itt nem a mérhetőség az, ami ezt a kettőt elválasztja, hanem szerintem és nagyon sok kutató szerint, és főleg Car Popper szerint, akiről már sokat fogunk beszélni, az valójában a megcáfolhatóság például, ami egy ilyen nagyon fontos dolog, tehát hogy te képes vagy egy olyan világleírást létrehozni, amit magabiztosan azt mondhatod, hogy oké, nézzük meg, hogy ez téves-e vagy nem.

[00:16:34]És szerintem ezért van az, hogy nagyon sok ilyen áltudomány meg ezotéria nem az a probléma velük, hogy nem jól működnek adott esetben.

[00:16:42]Sőt még azt is tudnám mondani, hogy nem az a baj, hogy nem tudnak igazi tudományokat inspirálni, hanem az a baj, hogy nincs meg az a szándék, hogy a saját tévedéseikre reflektáljanak.

[00:16:55]Szerintem ez az a más a kiindulás.

[00:16:55]Ugye akkor ezek szerint van egy ilyen egy ilyen válogatás, egy ilyen cherry picking.

[00:16:59]Tehát az van, hogyha valami tudománynak akar tűnni, akkor a tudományos módszertanból kiválaszt pár olyan dolgot, ami amiről az embereknek az az asszociációja az jut eszébe, hogy na ez tudományos, és az egyik ilyen dolog az például az, hogy mérhető.

[00:17:13]Pontosan.

[00:17:13]De de a legfont, tehát szerint szerintem pont a legfontosabb az, ami így rendszeresen kimarad, az, hogy mérhető, az az nagyon fontos, de szerintem a mérhetőség olyan, ami igazából csak így nagyon ügyes embereknek a kreatív megoldása.

[00:17:24]Tehát hogy érzéseket tudsz mérni.

[00:17:26]Azt nem tudom, pár adással ezelőtt, amikor beszéltetek az agykutatássról, ugye nekem ez így a szakterületem és az Alexzel nagyon sokat dolgoztunk azon, hogy hogy lehet átadni azt, hogy ez mennyire egy ilyen absztrakt dolog.

[00:17:38]Tehát az, hogy az agyban az aktivitás hogyan köthet a viselkedéshez, annak a mérése egy iszonyatosan elvon dolog.

[00:17:45]Rengeteg lépése van, nagyon sok ilyen bonyolult következtetés, de a lényegi rész az, hogy kreatív dizájnal és kreatív ötlettel ezt a mérést végre lehet hajtani.

[00:17:54]De én én azt gondolom, és mondom, ez is egy megközelítés, hogy hogyan állj hozzá a tudományhoz, az egyik nagyon fontos alap, hogy kész vagy-e arra, hogy a te feltételezésed az megdőlön.

[00:18:06]És ennek az alapjait azt le tudod-e effektetni.

[00:18:10]Hm.

[00:18:11]És majd tényleg nem tudom, hogy előre akarunk-e ugrani, de én erről nagyon szívesen beszélek, hogy a poppernek mik voltak az ilyen nagyon erős behatásai, ami miatt elkezdett ezen gondolkozni.

[00:18:19]Ugye hozzáfőzhető ez a falsifikáció, ami azt jelenti, hogy hogy szeretnéd az igazán jó modellt úgy javítani, hogy mindig próbálod megcáfolni, és a cáfolatból is többelet információt tudsz szerezni.

[00:18:30]De micsoda hő, bocsánat, ez az jutt eszembe, micsoda hősies hozzáállás.

[00:18:32]Nem, a tudósokat ilyen nagyon nagyon kemény lelki hatosoknak látom, amikor a tudomány képes önmagát megcáfolni és belátni, mert azért azért nem egy egyszerű dolog.

[00:18:44]Nem egyszerű dolog az, hogy csinálok valamit, objektíven megmérem.

[00:18:48]Most lehet ez lehet egy szobor, lehet egy festmény, lehet egy zene, bármi, és szembenézek azzal, hogy nem sikerült, és belátom, és nem azt csinálom, hogy utána összeomlok és abbahagyom, hanem újabb erőre kelek és csinálom tovább.

[00:19:01]És tudod az a furcsa ebben, hogy a regénynyírásban, hogyha a saját szakmámra egy kicsikét reflektálhatok, ezt hívjuk hősnek.

[00:19:08]Amikor valaki nem hisztizik, ha elbukik, feláll.

[00:19:10]És az az egyetlen egy ismérve van, hogy mindig feláll.

[00:19:13]És a tudom a tudományt ilyennek látom.

[00:19:15]Sőt, sőt az az izgalmas, hogy mondjuk eljutsz odáig, hogy a kutatásodat azt valahova be tudod küldeni publikálni, és így már kész van, és csak éppen alá kellene írnod a nevedet, és azt érzed, hogy fú, ennek a felét ezerszer jobban lehetett volna csinálni, és ez az érzés örökre megmarad.

[00:19:33]És mondjuk jó kérdés, hogy ennek hol vannak a határai, mert azért az is van, hogy amikor így egyetemre jártunk, akkor rendszeresen ez volt, hogy kaptál egy tudományos cikket, ami valószínűleg fantasztikusan meg volt írva, és téged arra kicsit neveltek, vagy treníroztak, hogy te ebben megtaláld a hiányosságokat, de szerintem ez egy tényleg ez egy alapeleme, és talán ez a legfontosabb eleme, hogy próbáljuk jobbá tenni ezeket a modelljeinket, mert azt gondoljuk, hogy így közelebb kerülünk egy igazi megismeréshez.

[00:20:02]És ehhez az kell, hogy folyamatosan kételkedjünk a tudásukban.

[00:20:06]Igen.

[00:20:06]Ez egy nagyon nagyon nagy harc az egóval, ugye?

[00:20:07]Tehát az van, hogy te feltételezel valamit, de hogy a null hipotézist kéne, hogy szem előtt tarts, hogy igazából azt akarod bebizonyítani, és nem az ered, tehát a a ugye az elsődleges hipotézisedet, és hogyha nem sikerül bebizonyítani a null hhipotézist és sikerül az elsődlegest, akkor mondhatod azt, hogy biztos igazat.

[00:20:25]Tehát, hogy ez egy ilyen, ahogy te is mondtad, talán így tudnám mondani, egy ilyen folyamatos kontroll alatt tartott imposter szindróma, tehát folyamatos ugye és azért is van az, hogy a tudósoknak vagy hát inkább a tudós az ugye már ezt nekem mindig azt mondták az egyetem, hogy az a tudós, aki már meghalt.

[00:20:37]Tehát a kutató [nevetés] és a kuta Igen, igen.

[00:20:39]És a kutató az, aki él és dolgozik, a tudós meg aki meghalt.

[00:20:43]És most azt mondjuk róla, hogy tudós egy kicsit tudod olyan mint amit valaki valamikit szenté avatnak, hogy nem az életében kevesek szentek, vagy lehet, hogy senki.

[00:20:49]Na mindegy, visszatérve a témára, bocsi a kilengésért.

[00:20:52]A a lényeg a amit ki akartam ebből hozni, az az, hogy ugye folyamatosan meg kell magadat kérdőjelezned, és ez a kutatóknál szerintem egy egy ilyen általános állapot, és egy nagyon sok olyan kutatót ismerek, aki miután lehet, hogy vagy kutatásban maradt, vagy átment iparban, akkor egy ilyen folyamatos imposztor szindrómával küzd, hogy biztos-e a munkám, biztos amit leteszek, minden úgy van-e.

[00:21:15]Hát meg két dolog.

[00:21:15]Az egyik a tudományos közleményben, hogy mennyire merünk így nagy dolgokat mondani, hogy az nagyon tetszik ebben a műsorban.

[00:21:22]És erre én nagyon törekedtem, hogy próbáljam így instruálni, amikor kérdeztek, hogy hogy szerintem a jótudós az nem nagyon bátran bedob dolgokat, hanem szeretné megtartani azt, hogy ezek a dolgok változhatnak, ezek a dolgok nem a legstabilabbak, és azt megértetni, hogy valójában ez az értékes tudás, hogy elmondod azt az elméletet, ami jelenleg működik, beismerve azt és és átadva, hogy ez az elmélet lehet, hogy következőkor már teljesen másképp fog kinézni.

[00:21:50]És ez mint még egyszer mondom egy feature.

[00:21:52]A másik ami eszembe jutott, az tényleg az, hogy az impostor szindróma az még egy dolog, és azzal még lehetne is kezdeni valamit.

[00:21:59]De mondjuk már rá egy félszó, mi az import?

[00:22:00]Én tudom nyilván persze ez mindig de azért mondjuk el a nézőknek mi elmondhatom én is.

[00:22:06]De hogy mi az az imposztor szindróma?

[00:22:07]Beszéljünk ról, meg mi az a null hippotézis, meg mi az a elsődleges hipotézis?

[00:22:10]Azért nem biztos, hogy mindenki a szakmából jött.

[00:22:14]Ja, hogy hogy túl túl már túltöltjük.

[00:22:17]Hát már túltöltitek.

[00:22:17]Igen.

[00:22:17]Na, szóval mi az a nul hippotézis?

[00:22:18]Mi az az elsődleges hipotézis?

[00:22:20]Mi az az imposztor szindró?

[00:22:22]Csak így egy-egy szóval, aki h ú hát igen, ez ez feladat.

[00:22:24]Na ez feladatér azért ez nehéz.

[00:22:29]Jó, az IMPOS szindróma az, amikor valamit csinálsz és meg vagy val győződve, hogy nem vagy rá méltó, úgy érzed, hogy neked ezt nem kéne csinálnod.

[00:22:36]Ezzel mondjuk az írók is küzdenek, hogy olvasod a hatalmas írókat, olvasol tolstoyt meg hinl, és akkor mellette kiadsz valamik ilyen kis ilyen izét, és akkor imposztor szindrómád van.

[00:22:45]Semmi keresyvalód nincs ott neked.

[00:22:47]És ezzel szerintem tolsty és hányline is küzdött.

[00:22:50]Hát tudod, hogy mi az érdekes, hogy szerintem ez pont jól tudom, ez ez amit most éreztem, amikor ezt Szabolcs ezt mondta, pont jól tud pont jól példázat a az, hogy van egy ilyen tudományos vé vé az embernek, mert egész végig az forgott az agyam, hogy közben mondta, hogy elég jó-e ahhoz a megfogalmazása, hogy ez így benn maradhasson-e a műsorba.

[00:23:04]Tehát, hogy megfelelő szinten vagyunk-e?

[00:23:06]Ugye ez a Ó, igazán kösz.

[00:23:08]Átmentem a vizsgádon.

[00:23:11]Nem tudom.

[00:23:11][nevetés] Megnéztük utólag.

[00:23:12]Ha hallottátok, akkor átmentem.

[00:23:14]Ha nem hallottátok, nem mentem át.

[00:23:16]Igen.

[00:23:16]Szerintem tipikusan [horkantás] az fog történni, hogy kimegy ez az adás, és akkor a komment meg fog jelenni, hogy ahá az imposztor szindrómának a pontos definíciója a jelenleg elfogadott és akkor hogy leírják, de hogy ugye az is egy Próbálunk leírni valamit, ami amit a saját eszközkészletünkel írunk le.

[00:23:34]Ühüm.

[00:23:34]A hipotézisekről kicsit.

[00:23:34]Szóval ez egy abszolút, én azt gondolom, hogy hogy úgy jól elmagyarázható fogalom, hogy íy a statisztikai keretét tudod, de én most mindegy nére megpróbálok adni egy ilyen nagyon átélhető magyarázatot, és gyakorlatilag a hipotézist, azt visszakötöm ahhoz, hogy így előre meghatározod, hogy hogy mi az, amit szeretnél találni a kísérleted végén.

[00:23:58]Tehát azt mondod, hogy nem tudom én, a víz melegebb nyáron, mint télen.

[00:24:04]Ez most egy nagyon dami példa.

[00:24:06]Nem gondoltam ától, hogy melyiket fogom mondani.

[00:24:08]A tó.

[00:24:09]A tó.

[00:24:09]Igen.

[00:24:09]Nagyon sokszor úgy szokták ezt működtetni a statisztikában, hogy pont azt feltételezik, hogy hogy nincsen különbség a téli meg nyári víz között.

[00:24:18]És akkor és akkor megmérik ezt, és megnézik, hogy ez a ez a feltételezés ez megtartható vagy elvethető.

[00:24:23]Ugye már eleve a következtetésű logika általában úgy alakul ki, hogy nekünk az a célunk, hogy van egy ötletünk, és nem azt nem azt mondjuk, hogy az egyik melegebb, mint a másik, hanem azt, hogy ugyanolyanok és szeretnénk ezt a dolgot elvetni és egy kicsit így működik a hipotézis.

[00:24:39]De akkor ez a különbség most nagy ezt így még nem hallottam megfogalmazva, de akkor ez egy nagyon komoly különbség egyes sok szempontból álltudománynak, de én én tudom, hogy vannak olyan para jelenséggel foglalkozó kutató, akik szeretnék jól csinálni.

[00:24:55]Ühüm.

[00:24:55]De én nem tudom, hogy hány olyan cikk van, amely azt kezdi el kutatni, hogy nincs gondolatolvasás, hogy nincs szellem a fal mögött.

[00:25:05]És akkor és mégis és mégis azt hozom ki, hogy hát én azt feltételeztem, hogy nincs.

[00:25:09]Itt vannak a számok 0,5 van.

[00:25:13]Igen.

[00:25:13]És és valahogy nem ezt nem ezt nem ezt tapasztalom.

[00:25:15]Tehát igen.

[00:25:15]Tehát, hogy ez a logika bele van építve még a teszteléseinkbe is.

[00:25:16]És akkor átúatunk popperre.

[00:25:20]Igen, menjünk Popperre, mert szerintem ez egy nagyon érdekes dolog.

[00:25:24]Igen, szerintem nagyon sokféle opció van, hogy kiről kell beszélni, hogyha tudományos módszertanról beszélünk.

[00:25:29]Van a Kun, a Popper, van a Lakatos, aki egyébként egy magyar kapcsolódásokkal rendelkező kutató.

[00:25:36]És én most főleg a Poppernek ezt a falsifikációs felismerését akarom valahogy elmesélni a többieknek, mert ez nekem egy ilyen nagyon letaglózó volt, amikor erről így hallottam.

[00:25:46]Ugye a Car Popper azt hiszem, hogy hogy Ausztriában született, de főleg Angliában kutatott.

[00:25:53]Ez teljesen lényegtelen információ, csak elmondtam, hogy azért mégiscsak a lényeges, hogy abban az időszakban, amikor ő az ilyen tudományfilozófiai, kísérletezési munkáját végzi, óriási dolgok történnek az 1900-as évek elején.

[00:26:08]Az egyik óriási dolog az Einsteinnek a relativitás elmélete.

[00:26:10]A másik legalább ennyire hatalmas dolog, és most nagyon sok ilyen irodalmat olvastam, ugye megjelenik a fraudi pszichoanalízis.

[00:26:20]És hogyha megnéztek egy könyvet, ami akortát íródott, nem tudom én, a az utazás a koponyám körül, ott azt látod, hogy így zsong [horkantás] az egész közbeszéd az analzistől meg a fizikától, és of course a harmadik az pedig ugye a marxizmus.

[00:26:37]És akkor így ez az ember elkezdett azon gondolkozni, hogy mi a különbség aközött, ahogy a Freud, a Marx és az Einstein tár tárolja azt, vagy hogy tálalja azt, hogy hogy mi az ő tudománya, és mi az, amivel ő foglalkozik.

[00:26:55]És hogy az a különbség, amit kiemelt, az az, hogyha elmentél Einsteinnek bármelyik előadására, akkor ő már az előadás közepén lefekteti, hogy mi történik, és mikor történhet az, amikor az ő elmélet, a relativitás elmélet megcáfolódik.

[00:27:09]Tehát, hogy ő már létrehozta azokat az elemeket, amiknek a segítségével az ő elmélete megcáfolható.

[00:27:17]És ez egy ez egy nagyon szándékos tudományos törekvés.

[00:27:19]Na, a Freud és a Marx ezt nem csinálta.

[00:27:22]Ugye van egy van egy ilyen sztorija a Poppernek, hogy egy Adler nevű analitikussal dolgozik együtt és bárm tehát, hogy ők mindig megtalálják azt, ami igazolja az ő elméletüket.

[00:27:34]Azért nagyon jó a pszichohanalízis, merthogy minden nézhető a pszichohanalízis távcsövén keresztül.

[00:27:41]És Popper azt mondja, hogy a tudomány az nem ilyen.

[00:27:44]A tudomány meg fogja találni azokat az eszközöket, amivel önmagát ilyen korlát közé tehet, és ami önmagát megcáfolhatóvá teszi.

[00:27:54]Ugye ez a falzifikáció.

[00:27:54]És akkor még talán két dolgot ki akarok itt emelni, hogy egy kicsit árnyaljam ezt a képet.

[00:28:01]Ez nem jelenti azt, hogy az analízis nincsen rengeteg nagyon fontos információ és tudás.

[00:28:05]Nem jelenti azt, hogy a marxizmusnak a világleírása nem olyan, amiben nagyon sok iszonyatosan fontos tudás és információ van.

[00:28:12]És Popper ezeket igazából nem is áltudománynak, hanem talán ilyen prototudománynak nevezi, és azt mondja, hogy hogy igazából pár lépésen múlik, hogy egy sokkal következetesebb világ leírást tudjanak ezek a rendszerek is teremteni.

[00:28:28]És ugye ez a megcáfolhatóság.

[00:28:31]És ugye nekem nagyon sok olyan barátom van, aki kutató pszichológ pszichológus, és van nagyon sok, aki mondjuk alkalmazott pszichológus, és vannak neofridiánusok, meg vannak kognitívosok, és ez egy örök vita köztünk, hogy akkor itt hol vannak a határok.

[00:28:43]És azt azt veszem észre, hogy például az analízissel kapcsolatban nekem nagyon sok dolog ilyen iszonyatosan szimpatikus, és ami nem, az éppen azért nem, mertogy semmi módon nem tudod megcáfolni.

[00:28:55]Hát mondjuk Marxnak szerintem az is problémája, hogy igazán sem eszközt, sem jövőképet, sem módszertant, se semmit nem csinál, csak egy föltárás az egész.

[00:29:06]De nem föltár valamit, ami szerinte baj, és akkor nem kizárt, hogy ebből lett nagyon-nagyon sok baj, hogy igazából nem ad mellé.

[00:29:15]Ez olyan, mint hogyha azt mondnám, hogy ez a pohármeleg.

[00:29:16]És akkor az, hogy ez a pohár meleg erről, én írnék 37000 könyvet, és a jövőben mindenki emiatt ölné hideg poharakat.

[00:29:21]De azt nem mondom meg, hogy kell lehűteni például.

[00:29:27]Oké.

[00:29:27]De Marxnál amennyire én tudom, és itt a azért az inkább a te szakszerületed, ez csak én belekontálkodok most, hogy Marxnál amennyire én tudom, a ugye vannak ilyen alapvető félreértések, még azok is, akik később ugye marxistának vagy ezt a vonalat követték, ugye sokan elmondják, hogy ő nem egy ilyen kapitalista, tehát nem nem a kapitalista szemlélettel gondolkodik, hanem ez egy más szemlélet.

[00:29:48]De ha én jól értem, egy elemzést olvastam nemrég, ami ami nekem teljesen új fénybe gyújtotta, és megmondom az alapművet nem olvastam, de most már kíváncsi lettem rá, hogy lényegében arról szól, hogy Marx azt vizionálta, hogy a kapitalizmus annyira jól működik, hogy annyi javunk van, hogy utána már szabadon osztogathatjuk, és ő már azon azon gondolkodik, azon ötletel, hogy na ha már mi végtelen javunk van, akkor hogy tudjuk majd azt egységesen elosztani, és nem az van ötlete, hogy a most még nem végtelen javaknak az idejében, hogy tudjuk egységesen olvasztaniakat.

[00:30:19]Hát ez lehetséges, hogy így van.

[00:30:19]Marx nagyon szegény ember volt, nagyon szegényen is halt meg, és én szerintem a marxizmus a szegények bosszúja a gazdagokon.

[00:30:29]Ez a rövid internet zónatudomány oltárán.

[00:30:32]Föl is föl is áldoztuk, el is vérzett, mehetünk tovább.

[00:30:37]Valle [nevetés] valószínűleg nem ez az a topik, ahol igazán tudunk britzni.

[00:30:42]De annyit azért mondok, hogy hogy szerintem ez pont azért érdekes, mertogy nagyon sok kutatás van, amit majd egyszer behozhattok a null hippotézisbe és beszélhettek róla, ami két elemet kiemel, ami szerintem visszaköthető ezekhez a és akkor még egyszer talán azt mondom, hogy prototudományok.

[00:30:58]Az egyik az, hogy nagyon sok olyan kutatás van most jelenleg, és ez így nagyon trendi, hogy azt, hogy hogyan fog alakulni az életed, a személyiséged, a döntéshozatalod, az gyakorlatilag iszonyatosan korai szakaszában az életednek jelentősen meghatározott.

[00:31:11]És még csak nem is az van, hogy a gyermekkor, amire így a a frajdizmus nagyon ráfixált, hanem nagyon sokszor ilyen ilyen születés előtti kvázi perinatális benyomás, befolyások, hogy így mennyi stresszéri az anyát, nem?

[00:31:24]Hát ez ez nagyon szapolki.

[00:31:27]Ez nekem nagyon nagyon a vágányom van.

[00:31:29]É és ezt nagyon már vártam mikor előzapol.

[00:31:32]Vigyáznunk kell, mert nagyon elmegy ez az adás, ha így így folytatjuk a prenatális effektekkel, stresszekkel és a többivel.

[00:31:38]Szerintem szerintem kell egyszer majd egy szapolsz kis beszélgetés.

[00:31:40]Én nagyon nagyon de van van majd egyébként benne hagyjuk vagy nem majd eldöntött, de azért majd hozzunk valakit ide, akineken ez ez a szakt mindig is vágyam volt és nem ismerem eléggé a magyar szinteret, hogy pont az a baj, hogy hogy szerintem az különleges a Szapolskiban, hogy ő nem nem áld vele abba, amibe a tudomány most nagyon sokszor, hogy annyira specializálódik, hogy így így egyszerűen nem tudja az átfogó képet látni.

[00:32:02]Szóval ezért tök nehéz ezt találni.

[00:32:04]De hogy mondom ez nagyon érdekes, hogy hogy abban volt egy teli találat, hogy a nagyon korai szakasz az mennyire meghatározó, és akkor tudod, eltelik x év, és mi rossz mechanikákra nem is tudunk jó választ adni, hiszen azok már iszonyatosan régen, kvázi, ha nem is determináltak, de nagyon erősen meghatározottak lehetnek.

[00:32:24]A másik az meg ugye a marxizmus irányába szerintem egy nagyon érdekes kutatás.

[00:32:32]Ami meg kicsit így a szocioonómiai státuszról beszél.

[00:32:34]ezzel kapcsolatban nagyon sok ilyen izgalmas research van mostanában, hogy hogy az is, hogy hogy a szocio és státuszod milyen fiatal korodban, az meg az intelligenciádat határozza meg ilyen borzasztó mértékben.

[00:32:48]És ezek és ezek ilyen nagyon ijesztő dolgok, de olyan szempontból meg tetszik, hogy hogy gyakorlatilag tényleg ez történik, hogy hogy itt ezeket az elemeket egy falzifikálható, módszeresen felépített kísérlet belkísérleti helyzetekbe beletették.

[00:33:01]És akkor már ugye tudomány.

[00:33:04]Szóval igazából én én ezt akartam átadni, és és tényleg azért is, és ezt most így főleg a nézőknek mondom, hogy szerintem az tök fontos, hogy egy csomó ilyen elméletből, filozófiából, prototudományból, még akár áltudományból is lehet inspirálódni az a kérdés, hogy ezt az ilyen önjavító, önfelügyelő és reflektív módszertant, ezt ők tudják-e használni?

[00:33:27]És nekem az a félelmem, hogy nagyon sokszor nem.

[00:33:33]Hm.

[00:33:33]De most egy egy dolog még, ami megfogalmazódott a fejemben, még az előző gondolatmenetben is, és most is egy kicsit megerősödött, hogy ugye beszéltünk például a Freudról is, hogy a pszichológiában attól függ, hogy melyik részét nézett természetesen, ugye ezt beszéltük veled is egy kicsit így belementünk, hogy azért vannak itt mérhető dolgok, de hogy nagyon sokszor ugye önbevallás van, szubjektív élményeknek a valamilyen leírása és akkor vagy embereknek a beszámolói alapján alkotott eletek, hogy ez a fals falzifikálhatóság.

[00:34:02]Ez ez menny ezt meg le mennyire lehet megalkotni?

[00:34:06]Mennyire könnyű vagy nehéz, vagy egyáltalán megalkotható-e?

[00:34:08]Tehát, hogy ha egy olyan dologgal, ami a személyes benyomásokról, a szubjektívről értekezik, akkor tudunk-e objektív pontokat leütni?

[00:34:18]Hát szerintem itt itt két dolog van.

[00:34:18]A barátnőm ő ő kulturális antropológiát végzett és és így gondolkozik rajta, hogy majd a jövőben szeretne PhD-zni, és akkor mindig így ezen gondolkozik, hogy de vajon amit így kitalált, azt így le lehet-e érni, vagy nem?

[00:34:33]És és én őszintén azt gondolom, hogy lemérni mindent le lehet, ha tisztában van vagy azzal, hogy az a mérő eszköz, amit használsz, az rendelkezhet hibákkal és rendelkezhetsz torzításokkal.

[00:34:42]És a statisztikusok, akik ilyen nagyon ijesztő lények, azok mindig azon gondolkoznak, hogy ezeket a hibákat meg torzításokat, meg nem látott változókat, ezeket így hogyan tudják minimalizálni.

[00:34:57]Tehát, hogy gyakorlatilag a statisztikusok és a kutatók is nagyon sok időt azzal töltenek, hogy ezeket az ilyen zavaró, szubjektív, torzító tényezőket, ezeket okosan hogyan tudják kivenni.

[00:35:09]Tehát pont az még műsorunk is volt róla, hogy hogy azért egy rendesen megtervezett kutatás az szerintem akkor a legjobb.

[00:35:19]Meg hát nem szerintem, hanem a szakma szerint akkor a legjobb, hogyha abban azért sok fajta ember benne is van.

[00:35:25]Tehát hogy nem biztos, hogy az antropológus a legjobb statisztikus a világon.

[00:35:28]És valakinek azt a azt az nagyon jól meg kell tudni tervezni egy egy kutatást, hogy a modellt, hogy igazolja vagy nem igazolja.

[00:35:35]És szerintem ennek külön helye van, nem?

[00:35:38]Tehát a statisztikusok nagyon komoly helye van a tudományban.

[00:35:42]Abszolút.

[00:35:42]Szerintem szerintem ez egy nagyon kritikus része.

[00:35:44]Hozzáteszem, hogy én alap és mesterszakom alatt végiggyűlöltem a statisztikát.

[00:35:49]Most pedig statisztikát tanítok.

[00:35:51]Szóval, hogy hogy az is van, hogy ugyanez megtörtént velem is, hogy én féltem a statisztikától, és ugye nagyon felületes megértésem volt.

[00:35:59]Erről van egy sztori szerintem egy másik adásban is, hogy azt gondoltam, hogy a szignifikáns statisztikai különbség az azt jelenti, hogy látványos, ugye, és a legtöbb embernek szerintem valahogy így van a fejében, hogy a signfikáns az, hogy ez a grafikon ez ekkora, ez a grafikon meg ekkora, és a kettő között szignifikáns a különbség, ami azt jelenti, hogy látványos, hol ott azt jelenti, hogy van egy statisztikai erő, van egy van egy, azt tudom mondani, hogy az amit tapasztalok, ugye még, hogyha nagyon kicsi is, tehát lehet, hogy a két grafikon között nagyon-nagyon pinduli a különbség, de amit tapasztalok, nem a véletlen műve.

[00:36:27]Ugye a szignifikanciával azt fejezem ki, hogy mekkora arra az esély, hogy azt amit látok, ugye mivel elemeket veszek, tehát hogy az van, hogy lemérek mondjuk 1000 emberből lemérek 100-at és 1000 emberre következhetek.

[00:36:36]Mi van, hogyha az a 100 ember pont úgy választottam ugye őket ki, hogy ők mind nem képviselik a mintát, hanem mondjuk mit tudom én, a ugye ha már a átkössünk erre ugye nép ilyen népszavazás vagy népszámlálások még mielőtt mi átkötünk erre, mert mert itt mondtad ezt a ezt a szóval igen, bocsi de körülbelül ez a gondolat, hogy hogy a statisztikának pont ez a lényege, vagy én is így voltam vele, hogy féltem tőle, volt egy nagyon jó statisztika tanárom, és akkor utána így így összeállt.

[00:37:03]Aha.

[00:37:03]És onnantól kezdve pedig elementálisnak gondolom, tehát amennyire féltem tőle, annyira azt gondolom, hogy minimális statisztikai értés az mindenkinek kell, hogy a hogy a világot jól tudja.

[00:37:13]Tehát amit hall a médiából, a világból, amikor azt hallja, hogy összehasonlítanak dolgokat, ilyesmi, nagyon-nagyon fontos hozzá, hogy megértse az ember.

[00:37:22]Hadd szudjak közben csak egy gondolatot, ne felejtsd el, amit mondasz, nem is annyira kérdés, csak egy gondolat, hogy mondtad, hogy ez a szignifikancia, mint szó mennyire nem az, ahogy használjuk, mint a tudománynak lenne egy állandó harca azzal, hogy bizonyos szavakat szeretnénk deskriptíven használni a tudomány oldaláról, de a köznép meg meg nem úgy használja, és ez egy örök harc lesz, nem?

[00:37:43]Hát meg az is, hogy tényleg tehát maga a szignifikáncia meg ez a frekventista gondolkodás statisztikáról ez ez amikor megtanulod a gombnyomogatást, hogy hogy elemezd, ez így nagyon egyszerűnek tűnik, de a mögöttes elméletet megérteni, az azért itt iszonyatosan bonyolult, de de ezt tényleg muszáj megragadjam a pillanatot, hogy ide visszakössek.

[00:38:01]mondtad, hogy ez ilyen csomó szubjektív dolog van, és hogy lehet mérni, és mennyi torzítás van, és akkor ez megint egy ilyen közéleti szegmens, hogy nekem például így a választások kapcsán, ami egy ilyen iszonyat nagy büszkeséggel és ilyen megigazulással töltött el, az az amikor a Hannendre és a hasonló közvéleménykutatók kvázi így megigazultak.

[00:38:22]És nagyon sok vita volt így a barátaim között, hogy hogy de hát ezt hogy lehet mérni, meg mennyi a torzítás, meg bevallják-e, nem vallják be, meg mit tudom én, lehet szavazatokat venni, meg van, aki akord gondolja meg magát.

[00:38:34]Szóval, hogy nagyon-nagyon sok ilyen gondolat volt még az én barátaim között is, hogy hát hát lehet, hogy a medián, amit mér, az az teljesen félreérthető.

[00:38:41]És én konzisztesen kitartottam amellett még úgy is, hogy én is így azért így benne volt az ilyen félelem meg kételkedés, hogy a médiánban szakemberek dolgoznak, akik a statisztikát azt így csuklóból tudják, és ők meg fogják találni azokat a módszereket, azokat az eszközöket, amivel pontosítást pontosan.

[00:39:02]Tehát, hogy hogy itt nem az van, hogy ők így így nincsenek tisztában vele, hogy itt rengeteg hiba lehet, meg rengeteg torzítás történik, hanem nagyon jó módszeráik vannak, ahogy ezeket ki tudják.

[00:39:13]Például két tollat kínál föl, hogy írjad be a véleményt, egy narancssárga meg egy kékszínű tollat, és akkor amiket elveszi, áyz á narancssárga tollat vett el.

[00:39:21]Kék tollat vett el.

[00:39:21]Aha.

[00:39:21]Igen.

[00:39:24]Szóval szóval szerintem ez ez tök fontos, és és én nagyon örülök, hogy a magyar közéletben is majd majd a végén, ha lesz idő, erről is akarok egy pár percet beszélni, hogy így vannak pillanatok, amikor megigözül az, hogy a szakértőség, a tudás és akár ez az ilyen módszeres megismerése a világnak az egy nagyon fontos és egy működő dolog.

[00:39:43]Szóval csak ezt így jó.

[00:39:44]Szóval tehát, hogy ez például egy jó példa egyébként szerintem egy köznapi példa, amit kábé minden magyar ember most a bőrén érezhetett, úgymond így van, hogy még még ilyen ugye politikai eszköznek is volt ez használva, hogy hiteltelenítsük ezeket a kutatóintézeteket, mert nem nézett ki jól úgymond bizonyos nézőpontokból a dolog.

[00:40:03]Ezt abszolút értem.

[00:40:03]És van eg eszembe jutott, ez egy ilyen lehet, hogy egy tangens lesz, egy kicsit egyfélig átkötés, hogy volt nekünk így a kulisszák mögött egy beszélgetésünk, már is tudom melyik résznek a végén.

[00:40:14]A még lehet, hogy amikor a az elején voltunk, vagy lehet, hogy az egyik null hiphipotézisnél, mármint nem a amiről beszéltünk, hanem a metszéspontnak ugye ez a verziója kapcsán, hogy emlegettem azt, hogy van ez a az érdekes dolog, hogy megpróbáltak nem olyan rég reprodukálni a ugye a pszichológiának az 50 nagy, vagy 52 nagy valahogy így volt kísérletét, és ilyen marginálisan sikerült ez az egész dolog.

[00:40:40]És erről mondtam, mondtam valamit, és akkor utána mondtad, hogy á hát ez nem teljes igen.

[00:40:46]Az anchoring térvel az Encoringról volt ugye, hogy a maga a kifejezésem hely helytálló már az anchoring, meg amit elmeséltem, az is egy kicsit ilyen csúszó volt olyan szempontból, tehát hogy így tartalmazott igazságokat, de hogy az egész sztori az ennél bonyolultabb.

[00:41:01]Na igen, ez ez megint egy hotopi.

[00:41:01]Akkor gondolom most ilyen replikációs válság.

[00:41:04]Igen, igen.

[00:41:04]Tehát, hogy igen, mi van akkor?

[00:41:06]Ugye erről beszéltünk, hogy van a falsifikáció, és akkor van-e mellette egy másik fogalom, amit most már be is dobtál, az a megismételhetőség, ugye?

[00:41:14]Hát na ez is egy olyan, amit így így sokan bagnak gondolnak, de én azt gondolom, hogy ez egy nagyon nagy featuránynak, hogy hogy egyszerűen tisztában vagyunk vele, hogy a kutatás, még a legalaposabban megtervezett kutatás is tud hibázni.

[00:41:28]És ezért van az, hogy ugyanazokat a kísérleteket, meg ugyanazokat a módszereket időnként újra meg újra előveszik teljesen más laborok, teljesen más szemlélettel, és megnézik, hogy ez az eredmény, ez valóban kijönne egy teljesen más mintán.

[00:41:43]És igen, amúgy ez egy ez egy köz hát így a 19.

[00:41:47]században rend, tehát a a korai [torokköszörülés] kísérleteknél így rendszeresen kiderül, hogy nagyon okos akart lenni a kísérlető.

[00:41:54]Most név nélkül fogom mondani, de hogy kiderült, hogy ő csak szakálas férfit választott, mert az volt neki a bajas, és őnek minden férfi szakálas volt, vagy minden férfi fehér volt, vagy vagy minden férfi férfi volt, és egyszerűen nem jól rakta össze a mintát.

[00:42:08]Hát igen, meg van ennél sokkal rosszabb szituáció is, mint mondjuk a szociálpszichológiában egy egy stappel nevű kutatónak, aki ezeket az Jaj, szegény stappel, meséljük el.

[00:42:17]Hát ugye, szóval szóval ő ő csinálta azt, hogy így néha úgy lett kutatása, hogy a megfigyelés meg az adatgyűjtés helyett ő az adatokat így bevizionálta.

[00:42:25]Szóval, hogy ez egy ilyen iszonyatos nagy felháborodás, és tényleg így a szociálps pszichológia ez így egy adott ponton így majdhogynem kettét tört, mert hogy rájöttek, hogy egy csomó ilyen kutatás az így az így nem létező adatokra épített.

[00:42:36]Na ez ez viszont ugye a borzalmas része, és hogy és hogy én nem akarom eltártalanítani az embereket a tudományról, de fontos tudni, hogy azért ilyen van, de de nem csak az van, hogy szándékosan torzítanak, és akkor és akkor nem lesz jő az adat, hanem az, hogy hogy ez a hibázási lehetőség ez így 1000 szinten benne van a tudományban.

[00:42:54]És szerintem tök jó ezek a ezek a hipotézisek nagyon sokszor megdőlnek, és ezek a nagy pszichológiai fogalmak ezek így elkezdenek megdőlni, mert a megdőlés azt eredményezi, hogy nekünk jobb, jobban átgondolt és jobban tesztelt modelljeink lesznek később.

[00:43:08]Ebben van egy rejtett csoda elrejtve, amit most mondtál, a mélyén, hagy hagy ássam elő, ha már előásnál tartunk, hogy ugye vannak csalótudósok is, meg vannak bénatudósok, van olyan tudós, aki képes összerakni egy nem létező dinoszauruszt, ami aztán végül azem a Nature vagy a Science magazinnak szerepelt a borítójá, és nem feltétlenül rosszulattal.

[00:43:27]Tehát ez, amit akarsz mondani a De nem, nem, nem, azt hiszem, hogy a most a semmivel nem fogom menteni.

[00:43:31]Amit én mondani szeretnék, az az, hogy ki leplezi ezeket le?

[00:43:36]ki leplezi le azt, hogy nem volt jó az a az a kiválasztás.

[00:43:39]Ki vette észre, hogy az a dinó nem igazi, ki veszi ezeket észre?

[00:43:43]Hát a többi tudós.

[00:43:46]Tehát, hogy nem médiumok jelennek meg, hogy az álmukban látták, hanem ugyanúgy a tudomány önmagát kikapálja.

[00:43:54]Hát igen, tehát az ideális.

[00:43:54]És bocsánat, nem az történik, hogy a megtalált rosztudóst áttesszük egy másik templomba, nehogy kiderüljön, hogy mit csinált.

[00:44:04]Hogy most akkor más életemre áttesszük, de a rendőrségnek nem szólunk, hanem kitesszük a nyilvánosságra, hogy nézzétek ezt a csalót.

[00:44:12]Sőt, tehát mond két két dolog.

[00:44:12]Az egyik az, hogy hogy az ideális helyzetben a tudománynak szerintem úgy kell működnie, hogy mi a kollektív tudáshoz teszünk hozzá.

[00:44:21]És nekem például óriási bajom van azzal, hogy hogy nagyon piaci alapokra kezd ráépülni a tudománynak a működése.

[00:44:29]És ezt nagyon nagy hát drága hát nagyon drága a tudom.

[00:44:32]Hát de azért, mert drágává teszed.

[00:44:32]Jó, mindegy.

[00:44:34]Ez ez nekem is a pet pívem.

[00:44:36]Úgyhogy hogy ugye az az a problé probléma, hogy hogy ugye ezt már talán valamelyik műsorban beszéltétek, hogy neked publikálnod kell többet és többet.

[00:44:43]Akkor lesz meg a doktorim, hogyha három publikációm megjelenik különböző nívós lapokban.

[00:44:48]Úgy, hogy a kutatásnak az összes dimenzióját én már befejeztem.

[00:44:52]Gyakorlatilag bármiről tudok egy órás előadást tartani, de annak a publikációnak be kell kerülni.

[00:44:55]És szerintem ez egy ártalmas dolog, mert mert létrehozza azt, hogy a kutatás az egy az egy verseny, ami szerintem fontos, hogy legyen verseny, de a napvégén szerintem a tudományról úgy kell gondolkozni, hogy mi az emberiség és a tudomány közös tájába lapátolunk együtt mindannyian.

[00:45:12]Szerintem ez egy sokkal kollektívebb szemléletben kellene történjen.

[00:45:16]És ha jól működik, akkor például amit a Szabi mondott, akkor az van, hogy a tévedések vagy a szándékos elcsalások, azok azért derülnek ki, mertogy a közösségben van egy ilyen önjavító mechanizmus, ami kábé ilyen, mint az egészséges szervezet úgy működik, hogy elkezdik az ilyen gyanús dolgokat újra meg újra megvizsgálni, és akkor egyszer csak te hát meg nem a meg nem a megélhetésedre megy.

[00:45:38]Ugye nekem én én meg ezt mondtam a műsorban, hogy nekem ez a nagy elméletem, hogy a tudomány akkor működött igazán jól, amikor úgymond hobbi volt.

[00:45:44]Tehát amikor az embernek nem volt a a megélhetősége, vagy a megélhetése, a a az ön ön képe a minden hozzákötve, hanem mondjuk az van, hogy Benjamin Frank Mlin amellett, hogy politizált meg írt, azért felgetett egy sárkányt, ugye, hogy belecsap-e a villám?

[00:45:59]Jó, ez most egy hülye megfogalmazása a történteknek.

[00:46:01]Jól hangzott, de a lényeg a lényeg, hogy szerintem ez a nagyon fontos dolog, hogy mára amikor megélhetéssé válik és embereknek a nem csak azoknak az embereknek, akik a tudományt csinálják, hanem akik ráépülnek erre az ipar ugye ami ami köré ugye nőtt a publikációs ipar, a bármi jó javaknak az elosztása, ugye amikor arról beszélünk, hogy az állam mit támogat, hogy támogatunk, ez egy ráratesz egy olyan kényszert és réteget, ami nagyon-nagyon árt.

[00:46:29]Hát meg van ez a ez a szörnyű ilyen ilyen hierarchizálódás, ami termész term szmészetszerűen kialakul.

[00:46:36]És ugye itt a példának, amit beírtam, de teljesen értelmezhető a hétköznapokban is ugye a Semmelweek vagy a Semmelweek a meghurcolása, hogy van olyan, amikor előállnak egy ilyen paradigmaváltással és azt egyszerűen a közeg nem hajlandó elfogadni, merthogy az így há jó Darwint és a [torokköszörülés] halálba hurcolták át, hogy hát de szinte mindenkit, tehát hogy aki akkorát ugrott tartozik abszolút, de de hogy ezek hiányosságok, de hogy technikailag azért azért megteremti a tudomány, vagy próbálja megteremteni.

[00:47:06]Ezeknek az ellenszerét, hogy hívták azt a nőt?

[00:47:08]Hát ha tudjátok fejből, aki a transzponokat fölfedezte.

[00:47:13]Egy nő volt, valamilyen fura, ilyen lengyeles hangzású nő, aki először mondta azt, hogy vannak olyan gének, amik ugrálnak.

[00:47:22]Ezt nem tudom.

[00:47:23]És hát ki csinálták, és akkor életének a végén megkapta a Nobeldíjat, mert kiderült, hogy igaza van.

[00:47:27]Csak ugye amikor őt mutatta ki, akkor nem voltak rá még eszközök.

[00:47:30]Hát igen, de meg a másik irányból pedig van olyan, amikor ugye csak már így Darwinról, hogy ugye akkor Darwinon keresztül el tudunk menni Galtonig, aki elkezdte az ilyen ilyen minden, tehát gyakorlatilag a Galton az, aki ezt az ilyen normál eloszlást megpróbálotta behozni a köztudatba.

[00:47:44]És akkor ez is egy ilyen 1900-as évekre, hogy visszacsatoljak.

[00:47:48]Ami most így nagyon érdekel engem, az az, hogy így, hogy jött létre így a statisztika.

[00:47:52]És akkor az van, hogy egyik része az egy ilyen parádis történet, hogy hogy születnek meg az ilyen hipotézistesztelés, tteszt korreláció.

[00:48:01]És akkor vannak ezek a nagy arcok, hogy a a Pearon korreláció az ugye egy Peeron nevű kutatónak a nevéhez kötődik, akkor nem tudom én a Fishert, ezt egy Fisher nevű kutatóhoz.

[00:48:08]Szóval ez így a ez a szép oldala, de a csúnya oldala, hogy azért így az eugenikában meg abban, hogy ők egy ilyen egy ilyen statisztikai társaság volt, akik így mindenkit kirekesztettek és mindenkit így így helyére tettek.

[00:48:22]Tehát ott az is van, hogy ott azért itt kiépült egy nagyon erős ilyen hierarchikus szekta, aki így azt mondta, hogy mi vagyunk a statisztikusok.

[00:48:29]És ugye ez is érdekes majd, hogy a a béziánus statisztikusok azok így évekig ilyen nagy fájtban voltak a nem béziánusokkal, és a béziánusok azok így kicsit így ki voltak utálva jó sokáig, és ennek vannak módszertani részei, és de az is van, hogy tényleg azért van egy ilyen van egy ilyen csatározás mindig.

[00:48:44]Hát de ez most is így van.

[00:48:46]Ugye a neodarwinisták mondjuk az evolúcióban ugye vannak a a akik a ugye több szintű evolúció elmát neodarwinisták ezek mindig szemben állnak és akkor ugye arról vitatkoznak hogy a az altruizmus azért jelenik az önzőség miatt jelenik meg az altruizmus vagy az altruizmus az alap és akkor ugye ez ez ilyen nagyon ökológia kettő hogyt vissza kell ugranom mert nagyon iszonyatosan jó veletek beszélgetni csak szétmennek a témákbara meg Klintok tudtam csak elfelejtettem nem sejtettem hogy elfelejtettem de Barbara meg Klintokról beszélünk csodálatos fantasztikus inspiratív személyiség, de a másik hárommal ezelőtt beszéltünk a publikálásról.

[00:49:24]Aha.

[00:49:24]És képzeljétek el, ez egy real stor sztori.

[00:49:26]Idefele jöttem kocsival, élő adást hallgatok, John Cohent hallgattam, betelefonálós adás, és betelefonált egy csóka és a csóka az univerzumnak arra a részéről akart érvelni, hogy az univerzum az elkezdődött valamikor.

[00:49:39]Ez egy komoly téma.

[00:49:41]Kezdőt az univerzum, vagy nem kezdődött valor az univerzum.

[00:49:45]És így bedobta, hogy neki vannak már papírjai, meg kutató, meg hogy fekete lyukakról ír meg minden.

[00:49:47]És így bekérdeztek, hogy peer reviewed, tehát hogy ez ellenőrzött papír.

[00:49:51]Igen, igen, igen.

[00:49:53]És hogy magazinban.

[00:49:53]Igen, igen, igen.

[00:49:54]És a chat, ami folyamatosan követi ezt a műsort, azok tudósok.

[00:49:57]Három perc alatt kitalálták, hogy a csávó saját maga publikált saját honlapján, és nincs peer reviewb, és ott helybe élő adásban szétszedték, hogy ilyet meg mondani.

[00:50:05]Ezt azért így nagyon jól végigni.

[00:50:10]Az jó mondjuk ez megint tehát ha ezt ebben nem volt meg az egészséges impostor szindró meg [nevetés] nem volt meg mondjak egy szomorúb hát nem tudom szomorúb de hogy hogy másféle perspektív is megközelítsem amikor nem a csalás szándéka történik nekünk így a laborunknak van egy ilyen kapcsolódása a témavezetőm dolgozott még Berlinben egy ilyen nagyon nívós kutatócsapattal és akkor így így volt egy tök jó cikkjük ami ilyen fri meg emlékezet szóval hogy egy egy nagyon nagyon kis patinás cikket összeraktak és akkor így évekkel később, hogy a cikk publikálva lett kiderült, hogy az az ember, aki dolgozott a az ilyen az adatoknak az előtisztításán, az elkövetett egy nagyon elementáris hibát.

[00:50:50]És hogyha ezt a hibát kivesszük, akkor azok az eredmények, amit megkaptak, nem létezik.

[00:50:55]És akkor most, hogyha felmentek ennek a cikknek az oldalára, akkor azt lehet látni, hogy visszavonva és hogy ebbe tehát szerintem meg ez a hősiesség, és szerintem ez is egy ilyen nagyon erős dolog, hogy így rájössz, hogy az eredményeiben, ami gyönyörű szépen illeszkedik az elméletedhez, el lett fogadva, nagyon sokan hivatkozták és te kiállsz a közönség elő és azt mondod, hogy én ezt vissza kell vonjam, merthogy ez a tisztességes.

[00:51:19]És tapsvihart fogsz kapni, és ez a hősiesség szerint de de vastapsót fogsz kapni, mikor ezt bejelented.

[00:51:24]Ez a csúcs az egészben.

[00:51:25]Igen, de csak azért, hogy szerintem egy kicsit összefoglaljam talán ezt a blokkot.

[00:51:30]Tehát amikor ugye és innen indultál el, és szerintem amiket most így beszélgettünk, ezek ilyen jó példák arra, hogy az egésznek az a tanulsága, h az, hogy a tudományban, hogy néha előveszünk újra dolgokat, és az nem úgy van, mint ahogy először találtuk, hogy ilyenekről hallunk, az nem azt jelenti, hogy a tudomány nem működik, az pont azt jelenti, hogy a tudomány működik, hiszen van rá érkezésünk, hogy belássuk a múlt tévedéseit.

[00:51:54]És ő ugye én nek én a koronavírusban voltam az, ahol próbáltam mindenhova elmenni és a szakértelmem miatt ugye egy kicsit az embereket elmagyarázni nekik, hogy mit kell tudni az oltásról, mit kell tudni a vírusról, miért olcsanak, ilyenek.

[00:52:06]És ott is ugye nagyon sok tehát hogy ez egy ez egy olyan munka, amihez szerintem türelem kell, mindenkit meg kell hallgatni, van egy pont, amiután már nem tudsz szerintem, vagy nem érdemes vitatkozni.

[00:52:17]Mindenesetre amit ott tapasztaltam, az az, hogy ugye az egyik ilyen nagy kifogás az az volt, hát az egyik nap ezt mondják, a másik nap meg azt mondják, hogy először ez a vírus halálos, aztán már csak egy influenza, először oltsuk be, de aztán utána már ilyen oltás, aztán meg olyan oltás.

[00:52:30]Hát hogy van ez?

[00:52:32]Hát miért nem mindig ugyanazt mondják?

[00:52:33]Igen.

[00:52:34]Mert ugye megszoktuk azt, hogy amikor egy politikus valamit mond, akkor utána ha mást mond, akkor ő hazudik.

[00:52:38]Ő hazudott.

[00:52:40]De hogy itt nem hazudik valaki, akkor is hazudik, hogyha egyet mond.

[00:52:43]Most már ott tartunk.

[00:52:44]Itt nem manipulál valaki.

[00:52:44]Itt arról van szó, hogy megjelenik egy új vírus.

[00:52:47]elkezdjük gyűjteni az információt, és a 20% feldolgozottságnál úgy tűnik, hogy ez a vírus ezt tudja.

[00:52:52]40%-nál úgy tűnik, hogy ezt tudja.

[00:52:55]60-nál úgy tűnik, hogy ezt tudja.

[00:52:56]És igazából ezt nagyon nehéz az embereknek leképezni szerintem átlagban, hogy itt nem az történik, hogy össze-vissza beszélünk, meg éppen amit eszünkbe jut, mert mondjuk azt is, meg az ellentét is, hanem arról van szó, hogy ha már jobban ismerjük, akkor rájövünk, hogy az előző állításaink vagy az előző feltevéseink az eddigi ismereteink alapján nem helytálló.

[00:53:13]Hát mást ne mondjak, azt hiszem, hogy igazán durván Olaszországba robbant be emlékeim szerint, és pont olyan vidéken, ahol nagyon sok volt az öreg és öregek otthonából, és öreg területek, tehát idős emberek területein robbant igazán be a a koronavírus Európában, és ott nagyon halálos is volt emiatt, hogy idős embereket kapott el.

[00:53:36]Tehát a korai feldolgozásban jogosan hittük azt, hogy ez egy brutális dolog, mert nem óvodában tört ki.

[00:53:43]Hát igen, meg volt egy lutri jellege, de most nem akarok el, mert ott rengeteget tudnánk koronavírusról beszélni, inkább bocsi, hogy így kicsit lekeverem, csak így az idő miatt.

[00:53:51]Szóval ezt ezt le le akkor ezt így le lehet belőle vonni, vagy ezt ez ez az, amire ki akartuk ezt hegyezni, ezt a blokkot, hogy hogy a tudomány hibája is nagyon sokszor azért vannak, mert hogy van egy ilyen önkorrekciós mechanizmus, ami elvileg működik.

[00:54:04]Talán így tudom legszebben megfogalmazni.

[00:54:06]Ühüm.

[00:54:08]Tartok egy egy perces intermeztot, aztán majd kivágjuk, ha lehet.

[00:54:10]De hogy szeretnék reflektálni az adásra is egy kicsit, mint mint szerkesztő, mert ez tök fontos, hogy mondta Szabi, hogy hogy most azért így néha azért előződhet, hogy csapongunk.

[00:54:19]És szerintem ennek az az egyszerű oka, hogy hogy azért mi ennek a témáinak eg tehát egyébként sem igazán a szakértője, hanem inkább az van, hogy mindannyian szorosan kötődünk ahhoz, hogy a tudományos módszertan hogyan működik.

[00:54:29]Tehát itt most nem azt láthatják, láthatjátok, hogy engem interjúztatnak arról, hogy hogyan hogyan néz ki a tudományos módszerten.

[00:54:35]És én erre nagyon szerettem volna törekedni, hogy így itt látható legyen, hogy más irányokból, hogyha érintett vagy a tudományban, akkor ezek a kérdések ezek így így vagy új de foglalkoztatnak.

[00:54:45]És szerintem ez is egy ilyen óriási feature, hogy aki a tudománnyal foglalkozik, az a tudománynak a hiányosságain és a tudománynak az erősségein rendszeresen gondolkozik minden szinten.

[00:54:57]Ez csak egy ilyen metszéspont szerkesztési abszolút.

[00:55:00]Ugye a tudománynak is van egy saját filozófiája, és a a filozófiához hozzátartozik ez, hogy tehát, hogy magát a ez olyan, mintogyha lemennél a gépházba, hogy nem csak a a témádat veted alá ugye ilyen különböző, tehát teszed ki annak, hogy ütköztesd dolgokkal, megtesztelt vagy ilyesmi, hanem az elgondolásodat arról, hogy hogyan kéne működnie a kutatásnak is.

[00:55:26]Ja, jó.

[00:55:26]Guruljunk egy kicsit tovább.

[00:55:32]Ugye nekünk az van a a van itt pár dolog, hogyha már a skifi felé ugye elsodródunk, Szabolcs hát nem mondom szom, hogy bevonunk, mert szerintem azért bőven van itt mindenről is ilyen polihisztorság.

[00:55:45]Ugye a ilyen két dolgot írtál föl, ami engem nagyon megfogott.

[00:55:48]Ugye itt a három test problémával kapcsolatban két két különböző ilyen érdekes bias vagy érdekes ilyen vakfolt vagy megközelítés.

[00:55:59]Inkább azt gondolnám, hogy gondolatkísérlet kísérlet és megjelenik.

[00:56:02]Ugye az egyik ez az ilyen pulyka analógia, a másik pedig a lövész céltábla analógia.

[00:56:06]Úgy akkor ezekről egy kicsit beszéljünk.

[00:56:09]Jó.

[00:56:09]Hú, ez most egy nagyon nagyon várt pillanat nekem, mert én azt gondoltam, hogy a metszéspontba bőven belefér, hogy néha így a a skif iránt érdeklődéseket azt így aktívabban be tudjuk dobni.

[00:56:18]Ugye ez szerintem egy nagyon közös pont nekünk.

[00:56:21]Ö és mielőtt elkezdem a lövészt, van egy nagyon erős hottakeem, amivel nyugodtan vitatkozzatok, hogy igen, a második hotake science fictiont nem lehet igazán jól filmre vinni.

[00:56:34]Szóval én mindig azt érzem, hogy ha eredeti a forgatókönyv, akkor nagyon jó a skifi, de mindig amikor film van, és én előtte olvastam, akkor azt érzem, hogy valamit veszít rajta.

[00:56:42]És például a a háromtest probléma az pont ilyen, hogy hogy szerintem tök jól lett adaptálva a Netflixes is, meg meg ez a az ázsiai verzió is, de például Netflixesben nekem pont az esszenciája hiányzik a három testnek, ami az, hogy így azon gondolkozunk, hogy a tudományos világkép az mitől omolhat össze.

[00:57:00]Hát jó, de figyelj, ez ez egy nagyon összetett kérdés, mert ö mert a film az eleve egy más műfaj, és lehet olyan filmet készíteni, amely én [horkantás] győződve, hogy meg lehet csinálni bármilyen könyvet úgy filmbe, hogy az azt adja át, vagy akár többet.

[00:57:21]Azt gondolom, hogy például a gyűrűkura az szinte több, mint a k több mint a az csoda.

[00:57:27]Az az egy nagyon jó példa erre.

[00:57:29]De ugye akinek meg is kell nézni azt a filmet és az ázsiai három testprémát én nem bírtam nézni.

[00:57:35]Nekem az nekem az túl lassú volt, unalmas, furcsa volt a fókusza.

[00:57:38]A másikat megné a másnak is furcsa volt a fókusza.

[00:57:42]Az olyan mintogyha négy különböző fimet gyúltak volna össze egyben, mert a meg a kohézió hiányzott számomra.

[00:57:47]De az legább az az legalább izgalmas volt, meg látványos.

[00:57:49]Ugye azért nézzük, és ha megnézed a klippeket, hogy mit klippelnek ki belőle a YouTube-on, akkor nem azt fogják kiklippelni, hogy beszélgetnénk a tudományról, az úgymond sajnos nem érdekli a köznépet.

[00:57:58]Azt klippelik ki, hogy a hogy a monomolekuláris szál, hogy csapja szét a hajót 15 darabba.

[00:58:06]Én a hunival értek egyet egyébként, csak azért, hogy ezt az egészet ezért nagyon érdekes, hogy pont ugye pont nem erre gondoltam.

[00:58:12]Én nagyon veled értek egyet, hogy a és pont azért érdekes módon pont Szabolcs indokolta meg, hogy miért, mert szerintem a film az egy olyan műfaj, ahol ki tudsz ragadni egy tehát hogy a a könyv az egy így van, az ad neked egy időt, tehát hogy azt az időt adja meg neked, hogy elolvasod a bekezdést, kicsit becsukod a könyvet és így m és járatod magadban.

[00:58:32]A film az nem ad erre időt.

[00:58:34]A film az utána ad időt, miután az egész produktumot leteszi eléd.

[00:58:36]Tehát, hogy nem az van, hogy bedobál labdákat és akkor utána te dolgozol vele, és a végén lehet, hogy lesz valami kohézív dolog, de lehet, hogy sok kicsi dolog lesz.

[00:58:44]A film az folyamatosan megy, ha nem figyelsz, tehát hogy ugye elgondolkozol, akkor elvesztesz a filmből mondjuk lehet, hogy 20 percet, és utána a végén az egészet internalizálod.

[00:58:53]És én ezért egy veled értek egyet, hogy szerintem pont az történik, hogy egy könyvben ezek a nekem mindig az a legértékesebb rész, amikor így megálltam, hogy fú, tehát hogy én a izé vagyok így egyébként nagyon nagy Andy weer fan vagyok és a a Marsi is nagyon jó volt, de hogy a tényleg a Hell Mary volt az, hogy mondom pozitív, tehát hogy nagyon ritka pozitív ugye science fiction kép, nem disztópia van, hanem próbálunk valamit csinálni és nem idegesítően van úgy tárgyalva, hogy éljen az tudomány, hanem szerintem értelmesen.

[00:59:21]És a másik pedig az, hogy egy csomó olyan hely volt, hogy amikor valamit elmesélt ugye a karakter, akkor így becsuktam a könyvet és így bakker, és csak így és és igen, csak ezt szerintem így a kettő között van az igazság, hogy ezek szerintem fantasztikus filmek.

[00:59:37]Nem tudom, én nagyon szeretem a Danny Wildnek ezt az őrületét, hogy mindent ilyen nagyon menő lefilmez és megteremti ezeket az izgalmas világokat.

[00:59:44]Nekem csak annyi a bajom, hogy amellett, hogy ezek fantasztikus filmek, pont az esszencia hiányzik belőle, amiért én skifit szeretek olvasni.

[00:59:51]Szóval inkább ezt elközelítem az ki, mármint hogy a science science.

[00:59:57]Ja ja igen, igen.

[00:59:58]Hát jó, mondjuk mondjuk hozzáteszem, hogyha már Danny Wilnővnél vagyunk, akkor az előző dünét, most már a kettővel ezelőtti dűét, a nagy dünét, ugye azt meg azért nem lehet megnézni, mert az úgy van megcsinálva, mint a könyv, hogy folyamatosan narrálja valaki a filmet.

[01:00:11]Hát azt nem lehet elviselni, hogy nézded a filmet és egyfolytában belelátsz mindenkinek a fejébe és a gondolatát suttogja a menedzerit meg a gondolatát mondja és mondja, mondja, mint ahogy a könben is egyébként.

[01:00:20]Hát ez igazából közelebb van a könyvhöz, de mégis ha választhatnék háromból háromszor a modernet nézni nemm amikor nézőnek kezelnek.

[01:00:30]Absolú.

[01:00:30]Az szerintem erre az a legjobb opció, és néha szerencs szerencsém volt az például a dűnével így volt nekem, hogy először láttam a filmet és az fellelkesített, elolvasol és az az fantasztikus.

[01:00:42]Van a másik verzió, ami például az érkezésnél történt, hogy én az érkezés filmet ezt így évekig tartogattam, hogy majd egyszer az Arrival, igen, hogy ezt majd egyszer megnézem, és tudom, hogy nagyon jó lesz, meg nagyon jól ki van találva meg minden.

[01:00:54]És basszus, hát ezelőtt elolvastam a a novellát, amiből készült, és úgy meg teljesen kibukkadt, vagy hogy így nem fogott meg egyáltalán.

[01:01:00]Tehát így az valószínűleg, hogyha először látom, akkor ez egy ilyen agyledobós fantasztikus dolog, de hiányzott így az esszencia.

[01:01:08]És akkor akkor lehet, hogy rá is térek az esszenciára három testnél.

[01:01:13]Tehát, hogy ez egy ilyen nagy kérdés, hogy mikor dől meg a tudományos világkép, és ez így hogy érinti a világot.

[01:01:17]Ez így a háromtest problémának egy ilyen szerves eleme.

[01:01:19]És hoznak két fantasztikus analógiát, hogy hogyan gondolkozzunk a tudományról.

[01:01:23]Az egyik a tudós pulykának a története, ami arról szól, hogy van egy Pyka társadalom és van ott tudós pulyka, akinek van egy ilyen nagyon izgalmas megfigyelése, hogy minden reggel, azt hiszem, ilyen 7 és ny között megérkezik az élelmiszer.

[01:01:37]És akkor gyakorlatilag erre ír egy iszonyatosan részletes publikációt, hogy ő százszor és 1000erszer megmérte, és pontosan reggel 8 és 9 között mindig jön a reggeli kaja.

[01:01:49]És akkor megjön a hivatalos nap, amikor megvédi a disszertációját, és akkor [nevetés] felmegy a színpadra, és az összes többi pulyka tapsol, meg ujjong, meg nem tudom mi.

[01:01:59]És akkor igen, 8 és 9 között fog érkezni az élelmiszer, és jön a 8:1 perc, és jön a jön a gazda, és megfogdossa a pulykákat, és lelövi és indul a hálaadás.

[01:02:14]És akkor ez az egyik példa.

[01:02:14]Ez ugye az indukcióról szól, hogy valójában az, hogy te újra meg újra valamit megfigyelsz, és kijön egy eredmény, az az lehet, hogy 100-szor működni fog, de 101-egyére nem.

[01:02:23]És onnantól az indukciós logika abszolút borul.

[01:02:25]Ugye ami a tudományos példa, az általában ez a a az a hattyúknak a színe, hogy minden hattyú fehér volt, amit addig láttak, és akkor egyszer csak egy ilyen utazás alán meglátták az első fekete hattyút, és onnantól ez az egész így borul.

[01:02:38]Szóval ez például az egyik ilyen analógia, amin lehet gondolkozni, hogy hogy mikor van az, hogy a tudásunk az indukcióból levonható.

[01:02:45]Ugye az indukció az, hogy úgy hozunk következtetést, hogy mindig megfigyelünk egy esetet meg még egyet, meg még ilyet, és abból abból jön le a következtetés, és hogy hogy egy ellentmondás és borul az egész, ami szerintem nagyon érdekes, hogy hogyan kezelhetjük ezt.

[01:02:59]A másik analógia az pedig ez az ilyen a lövész és céltábla történet, hogy van egy van egy mesterlövész, és ő lő a céltábrál, és eldönti, hogy úgy fogja lőni a céltáblát, hogy így hát egy ilyen átlóban mindig úgy lő, hogy így ugyanolyan távolságra kerüljenek a lyukak.

[01:03:17]És akkor az itteni kutatók egy kettődmenziós világban élnek a céltáblán, és és ők meg azt veszik észre, hogy az univerzumuk úgy épül fel, hogy 10 centre ugyanolyan irányban és távolságban az univerzumukon van egy lyuk.

[01:03:29]És akkor erről írnak egy publikálást.

[01:03:32]És ez pedig ez pedig nekem arról szól, vagy én én azt vélem ebből áthallani, hogy simán lehet, hogy az a tudás, amit miőtt összerakunk, hogyha oksági viszonyt keresünk, akkor lehet, hogy teljesen félre van értve.

[01:03:47]Tehát mi látunk egy mintázatot, azt értelmezzük, de lehet, hogy a mintázat kialakulásának az oksága az valami olyasmi, ami számunkra lehet adott esetben megismerhetetlen.

[01:03:55]És akkor, hogy így tudományos témára visszakössem, ugye vannak ezek az ilyen hamis korrelációk.

[01:04:02]Ebből van egy weboldal, ami gyűjti az ilyeneket, hogy hogy olyan korrelációk léteznek, amik ilyen teljesen random vannak kialakulva, és valójában nem mondt a világnak a műszerű feedbe be pár, mert ezek nagyon én a Igen.

[01:04:15]A a bocs, bocsánat az egyik kedvencem a Amerikai Egyesült Államokban hány hányan fulladtak medencébe egy évben ilyen kicsi kidipolokba és hány filmet adott ki Nicholas Cage?

[01:04:27]Ilyen tökéletes tökéletes [nevetés] korrelációt mutat a kettő egymással.

[01:04:33]Ugye ez a ez ugye az egyik az az ilyen nem csodálatos szörnyű, de az okágokat, mármint, hogy a fulladás Nicolas Cage az nem annyira szörnyű.

[01:04:40]Szóval ebbe ma biztosan nem fogunk belemenni, mert ez egy ez egy tényleg egy őrült őrült téma.

[01:04:43]De hogy ezt így így behighlightom, hogy például ez egy nagy kihívása a statisztikának, hogy hogyan gondolkozunk hauzalitásról és okságról, mert hogy ez egy ez egy ez egy ilyen óriási challenge, és ezen most nagyon sokat foglalkoznak a statisztikusok, hogy azért ezt az ilyen mi okoz mit, ezt hogy lehet igazán jól megmérni, mert akkor könnyű, hogyha van egy kísérleted, ahol tudod ugye szabályozni, de amikor kicsit ilyen megfigyeléses adatgyűjtés van, akkor ez az oksági kérdés, ez iszonyatosan bonyolult.

[01:05:09]Egy kis egy kis taneset húzhatok ide.

[01:05:12]Igen, ami ne passzol a témához, de kicsit kiviszi, méghozzá ugye maga a céltábla meg a lövész.

[01:05:17]Van egy másik ugyanilyen, nem is példa, hanem egy felszi, egy vitai hiba, egy tudományos hiba, amit úgy hívnak, hogy the sharp shooter falla.

[01:05:26]A mesterlövész tévedése.

[01:05:29]Az pedig az, hogy kilősz egy nyilat, beérkezik valahova, aztán rajzolsz köré egy kört és azt mondod, hogy eltaláltam.

[01:05:36]És ez például annak a sokan ugye azt szokt tudományos oldalról próbálják megközelíteni azt, hogy például a mi univerzumunknak a konstansai, amik kicsit is változnak, akkor nem létezne univerzum.

[01:05:48]És annyira annyira tökéletesek a konstansok, hogy ezért biztosan létezik a numózum isten akár micsoda.

[01:05:58]Én pont foyt gondolom.

[01:05:58]És pont a igen, mert egy egy mindenható is nincs szüksége számot, hogy bárhogy lehetne az univerzum, hogyha abba kialakult volna valami, az annak az univerzumnak a szabálya szerint alakult volna ki.

[01:06:07]Na ez az én pontosan ugye ezt maga a sáboter feleszi, hogy valahova beérkezett a cél, körérajzoltuk a kört, hogy ez volt a cél, ez az univerzum volt a cél, és az szinten lehetetlen.

[01:06:17]És ugye statisztikában vagy vagy tudományos módszertanokban ez sajnos előfordul, hogy valaki ezt fordítva nézi.

[01:06:25]Tehát egy másik példa ugye a Solaris nevű science fiction Stanislav Lem írta és több filmes feldolgozás is született.

[01:06:31]Van a Tarkovski és van a másik, amikor Igen.

[01:06:36]Ez ez azt hiszem egy ilyen kicsit filozofikusabb science fiction, és úgy is lehet olvasni, hogy nagyon nem a sciencere fókuszálsz, de hogy van egy elem, ami megint csak így így elveszhet gyakran, de szerintem ez az egyik legérdekesebb, hogy itt itt az a történet ugye, hogy van egy van egy bolygó, ahova megérkeznek és akkor azon gondolkoznak, hogy ez egy ilyen óriási óceán, és hogy ennek van-e tudata, vagy nem, és hogy egyáltalán élő-e vagy nem.

[01:06:58]És akkor a főhős az így könyvtárazik, hogy a bolygónak a leírása és a kutatása hogyan zajlik.

[01:07:04]És szenzációsan le van írva, hogy a tudomány nagyon sokszor úgy alakul, hogy így lesznek iskolák.

[01:07:09]Az iskoláknak van meggyőződése, azok harcolnak egymással.

[01:07:13]Van ami megdől, van ami nem.

[01:07:15]Vannak nagyon erős ilyen tudományos viták, hogy most azt így hogy lehet mérni, hogy lehet megközelíteni.

[01:07:21]Szóval ez is arra a példa, meg a három test is, hogy azért jó science fictiont olvasni, mert szerintem a jól megírt science fictionben nagyon jól benne van az, hogy így a tudományról hogyan gondolkozunk, hol tévedhet, hogy lehet javítani.

[01:07:34]És ezek az értelkezések számomra ilyen eszméletlen izgalmas.

[01:07:38]Szerintem a háromszes probléma valójában abban volt óriási, hogy behozta a köztudatba a szerintem legfontosabb 20.

[01:07:45]századi felfedezést, a káoszelméletet, a tudományos módszert, ami a gyakorlatilag fejezetérállítja gyakorlatilag a tudományt, ahogyan én látom.

[01:07:53]És ugye ez elég jól belehozta tartulatba most.

[01:07:55]Igen.

[01:07:55]És az jól jól meg szerintem nagyon jól meg jól táaljazik.

[01:07:59]Amit tudod, hogy mi az érdekes, mint gondolkoztam még, hogy ugye most itt beszélgettünk például, ugye erről a vallásról meg szembeállítva a tudománnyal, vagy amikor ilyen párbeszédek történnek, hogy az mennyire érdekes, hogyha ezt a két ugye ilyen fellasyt, amit itt leírunk, ezt vesszük, akkor igazából amikor valaki azt mondja neked, vitatkozik, hogy hát ugye te most a mintázat alapján a tudományosan ismered meg a világot, de hogyha ezt a két dolgot, amit most leírtunk, pont te magyaráztad meg, hogy miért lehetne az, hogy mégis Csak létezik-e egy Isten, aki elrejt előlünk mindent és dinócsontvázokat ás el, hiszen te egy mintázatot látsz, amit nem tudod, hogy valaki miért tett oda, és akkor abból te megállapítod, hogy tizen mit tudom én, 6 milliárd évvel ezelőtt vaságot mondtam, mert ugye nem nincs is annyi ideje, élet a földön, de mondjuk 16 millió évvel ezelőtt miért éltek dolgok, és ezt e csak valaki neked odatette, hogy egyből látod, látod te most mondtad meg egy science fictionben, csak ugye nagyon fontos ez ugye, hogy ezek ilyen ezek gondolatkísérletek, tehát hogy azért, hogy ezekkel a lehetőségekkel is számoljunk.

[01:09:03]Ú van is egy nagyon jó és te de nyugodtan reagáljatok rá.

[01:09:07]Hát tudod, a a végső átveréssel szemben végtelenek vagyunk.

[01:09:09]hogyha az Isten úgy terette meg a világot szándékosan egy nappal ezelőtt, hogy mi azt higgyük, hogy 30, 40, 50, 60 éve élünk, és ha beásunk a földbe, találunk egy olyan dinót, ami úgy néz ki, mintha 60 millió évvel ezelőtt halt volna ki egy asztalra becsapódása, és ezt ő így teremtette meg.

[01:09:29]Az elemi védtelenek vagyunk.

[01:09:31]Akkor csak azt fogjuk tudni leírni a tudománnyal, amit ő szándékosan félrevezetően megteremtett.

[01:09:38]És és még egy dolog, akkor ez talán így az ateizmushoz köthető, hogy hogy én mindig úgy vagyok ezzel, hogy hogy ha kiderül, hogy hogy itt ez egy nagy megtévesztés volt, és igazából ott van Istenem, és és amiket így elhántott, amiben mi tudományt kifejtünk, az a tévedés, hát akkor én maximum falzifikáltam az elméletemet.

[01:09:54]Tehát hogy én igazából folyamatosan azt a logikát követem, amit addig is és mondom neki, hogy készfogás Isten, most ezt így jól jól jól összeraktad.

[01:10:05]Ügyes voltál.

[01:10:05]De amúgy meg tök jó életed volt, mert tudománnyal foglalkozhattál, áshattál dinót meg embereknek a fejében.

[01:10:11]Hát most istenem, nem [nevetés] fogok árkeseredni.

[01:10:13]Igen, amit még akartam mondani, és akkor lehet, hogy a skifi vlog itt véget is életett, hogy most a Ted Ciangnak olvastam.

[01:10:20]Ő egy ilyen olyan író, aki inkább ilyen novellákba ír, ilyen nagyon rövid történeteket, és például ott van egy ilyen, hogy mi van akkor, hogyha a kreacionizmus az igaz, és ez tudományosan bizonyítható.

[01:10:29]Ez zseniális történet.

[01:10:32]Nagyon jó a tet csinálunk, merthogy ilyen egy óra alatt vagy fél óra alatt elolvasol egy sztorit, és annyi gondolatot indít, hogy az elképesztő.

[01:10:38]És ami nagyon érdekes, és szerintem ezt mindenkinek ajánlom, a Tetánnak van egy olyan novellája, ami így a szabad akarat köré épül, egy olyan gombnyomó eszközről ír, ami hamarabb megmondja, hogy meg fogod nyomni a gombot, mint hogy megnyomnád.

[01:10:52]De ez létezik?

[01:10:55]Igen, de ez egy azért, mert az agy agy téveszti össze az időzítést.

[01:10:57]Ez pont most néztem a egy Star Talkot a Nilakas Tyson.

[01:11:01]De hogy itt nem is ez az érdekes, hanem az az érdekes, hogy ez a skifi, ez úgy jelent meg, hogy egy egyoldalas prescripten, a Natureben, mint egy ilyen áll a publikáció elérhető most is.

[01:11:12]Tehát, hogy rá tudtok keresni.

[01:11:12]És akkor egyébként ezek az a publikációk, ezek néha annyira elő tudják lendíteni a dolgokat.

[01:11:18]A egyik barátom az fejfájással foglalkozik migrénekkel.

[01:11:22]A Faragó Petiről van szó, és ő mondta, hogy van egy olyan publikáció, lehet, hogy azt azt hiszem, talán nekik is van hozzájuk közö, ahol kielemezték, hogy Harry Potternek milyen fejfájásai vannak a a Horkrooks miatt, és akkor spoilers és akkor és akkor így, hogy az most melyik a tenziós típusúba tartozik, vagy ez már migrén és aurája van-e, vagy nincs, mert ugye érez dolgokat.

[01:11:42]Hát ezek nagyon jók, és tényleg ez az ilyen protó [nevetés] meg áltudományra visszatérve, hogy hogy lehet, hogy ezek segítenek ahhoz, hogy majd az igazi kísérletek meg az igazi tudomány előre lépjen.

[01:11:51]Szóval ezt mindig meg kell adni nekik, hogy ez is lehet egy opció.

[01:11:56]Üm jó.

[01:11:56]Ugye lassan majd így közelítünk a véghez, és kicsit sodródjunk tovább.

[01:12:03]Ugye említetted már a Bajezi Jánosokat és Bas-t, hogy egy kicsit beszélgessünk szerintem erről és erről a statisztikai dologról.

[01:12:11]Miért?

[01:12:11]Ugye mondtad, hogy ők ki voltak így rakva a szélre a a statisztikusok által?

[01:12:16]Miért voltak kirakva széra?

[01:12:19]egyáltalán mi ez a tehát, hogy ugye nagyon gyakran fel szokott ez merülni, hogy ez ilyen baj ez álló statisztika és evvel elintézi mindenkit, de nem magyarázza meg, nem oldja föl, hogy ez mit jelent és nem is kell szerintem nagyon, tehát hogy most nem a szerintem a képletekre vagyunk kíváncsi meg, hogy melyik halmaz eleme melyiknek.

[01:12:34]Ja, így is meg tudod, ha így is megtudod, vagy így is meg tudjuk magyarázni, így is.

[01:12:37]A lényeg az inkább az benne, hogy mi a mi ennek a tehát mi ennek a csimboraszója, mi az, ami miatt a Bajezi János statisztika az mondjuk jól illik például a tudományhoz.

[01:12:48]Aha.

[01:12:48]Hát az igazság, hogy én most itt az elmúlt évben nagyon rácsavarodtam erre a béziánus gondolkodásra.

[01:12:56]Nagy tehát, hogy nagyon bonyolult megérteni, de utána nagyon szimpatikus bizonyos eleme.

[01:13:00]A béziánusok szubjektíven gondolkoznak a megismerésről és a statisztikáról.

[01:13:03]Tehát ők ők azt mondják, hogy vállaltan a statisztika az egy ilyen szubjektív dolog.

[01:13:11]Ami szerintem iszonyatosan érdekes már eleve, de hogy hogy azt mondják, hogy gyakorlatilag a statisztikai leírás az valójában a megismerésnek a folyamatát írja le és akkor béziánus képlet így szintén leegyszerűsítve.

[01:13:22]Az gyakorlatilag az, hogy van egy tudáshalmaz, amivel te így vagy úgy rendelkezel, és az a kutatás meg a statisztika, hogy van a tudáshalmazod, és bejön egy új információ és a statisztika azt írja le, hogy az új információ az eddigi tudásodon hogyan változtat.

[01:13:38]És akkor ugye ezt írtam, hogy sok ilyen agyi modell azt feltételez, hogy az agyunk is meg a a kogniciónk is béziánusan működik.

[01:13:48]És akkor egy egyszerű példát hoztam erre.

[01:13:52]bekerülsz az egyetemre valamelyik első órádra, mondjuk a statisztika első órára, és van egy alapfeltevésed, hogy milyen lesz az a statisztika tanár.

[01:14:01]Az a tanár biztos egy rohadék, merthogy hárman is korábban azt mondták, hogy megbuktatták őket.

[01:14:04]Nem tudom, van egy eleve ilyen averziód a statisztikával szemben, és akkor találkozol a tanárral, és hogyha a tanár jó fej lesz, akkor az egy picit erre módosítja a feltevésedet.

[01:14:17]Ha nem lesz jó fej, akkor az meg a másik irányba.

[01:14:19]De hogy a nagyon fontos az, hogy ugye ez úgy működik, hogy előtte neked van egy ilyen előzőleges tudásárad, és az így úgymond update-elődik, tehát hogy alakul azután, hogy bejött az új információ.

[01:14:29]És ugye egy csomó torzítás ugye erről szól, hogy hogy valójában ez az update-elődés, ez mindig történik minden megismerésnél.

[01:14:36]És az a kérdés, hogy te mennyire szisztematikusan csinálod az update-elést, és hogy az az információ, amit használsz, az mennyire megbízható.

[01:14:47]Hm.

[01:14:47]És akkor ezzel így nagyon jól lehet szerintem értelmezni a Béziánus keretekben, hogy hogy gondolkodunk a tudományról.

[01:14:53]Az egyik nagy featuránynak, hogy azt gondoljuk, hogy van egy ilyen nagy közös tudás, amihez nagyon sokan hozzáadtak.

[01:15:01]Óriások ellen.

[01:15:02]Pontosan.

[01:15:02]És akkor és akkor megbízunk benne, hogy az informálódásomnak az eredete az egy ilyen megbízható alapokon nyugszik.

[01:15:09]A másik, hogy az adatgyűjtést, azt nem úgy, mint a hétköznapokban, amikor új tudást szerzek, szubjektíven, teljesen random történik, hanem megpróbáljuk keretek közé fogni, hogy a bejövő adatok a legtisztábbak, legkevésbé zajosak, legjobban felügyeltek legyenek, és akkor így a nagy közös tudást azt így tudjuk updatelni.

[01:15:28]És szerintem csak ennek az ilyen analogikus leírása, hogy hogy működik a béziánus statisztika.

[01:15:33]És hogyha gondolkoztok azon, hogy bármilyen új tudás akár, hogy hogy viszonyul a gyerekedhez, hogy menj be a munkahelyedre, az mindig az, hogy van egy előfeltevésed, ami valamire épül és akkor ahogy jön az új információ, az mindig újjá alakul.

[01:15:46]És az a megdöbbent egyébként, hogy ez a szubjektív leírás a statisztikának a legtöbb kísérletben, ahol mondjuk elég nagy az elemszám, meg elég jó az elemzés, azért az van, hogy a két statisztikai irányzat az ugyanarra az eredményre tud jutni.

[01:16:00]Tehát nem is az van, hogy ezek ilyen nagyon eltérő eredményt kapnak, hanem nagyon eltérő logikával működnek.

[01:16:05]Talán ennyit a béziánosokról, hogyha ez így és ugye ez illeszthető ahhoz, hogy ugye van egy van egy alapfeltételezésünk, amit várunk úgymond, és ugye ahhoz kéne nekünk illeszteni azt, amit mérünk, vagy amit meg akarunk figyelni.

[01:16:19]Nálunk ez autó az ember [torokköszörülés] agyában ez nem tudatos és nem szándékkérdése, hanem megtörténik vele, ugye?

[01:16:26]Tehát, hogy én csak tudatában leszek, hogy már nem utálom annyira a tanárt mégsem, nem pedig eldöntöm, hogy hiába kedves akosutálni fogom, ez valahogy bennem történik.

[01:16:35]Az agynak van egy mechanikája.

[01:16:38]Hát ez mondható, hogy ilyen komputációs folyamatként képzeljék el, és mondom, ez sem biztos, hogy az agy pontosan így működik, csak ez egy nagyon jól rámodellezhető opció.

[01:16:46]De hogy hogy szerintem pont ez az érdekesbe a tehát ebben a béziánus logikában, hogy hogy az a gyönyörű, hogy hogy elmondja, hogy így működik mindig a megismerés, és a különbség az nem abból áll, hogy hogy most mi ezt számszerűsítjük, hanem az, hogy ezt a tudástárat meg az új információgyűjtést, azt megpróbáljuk nagyon biztonságos, nagyon átgondolt, nagyon nagyon kiformált alapokra helyezni.

[01:17:13]Tehát itt ott talán pont ezt mondhatnám, hogy a tudásszerzés szubjektív, de a tudásszerzésnek a folyamata az, amit ha akarunk, tudunk tudatosítani és tudunk kontrollálni.

[01:17:24]És ez a gondolat, a tudásszerzés, de nem a meggyőződés.

[01:17:29]Azt nem tudod eldönteni, hogy meggyőzőnek találod-e.

[01:17:32]Tehát azt el tudod dönteni, elolvasod-e a könyvet, de azt nem tudod eldönteni, hogy mostantól én meggyőződött elhiszem, hogy a bosszú állók az egy dokumentumfilm.

[01:17:39]Tehát nem tudom eldönteni, hogy el nem, de hogyha tudós vagy, akkor mondhatod azt, hogy az információ szerzés és az információ felülírásra először meghatározod, hogy mi az a pont, ahonnan te a meggyőződésed változtatsz, és utána begyűjtöd az információt, és megnézed, hogy az megtörténik-e vagy nem.

[01:17:55]De azzal, hogy előre eldöntötted, és húztál neki egy szép karetrendszert, lehetőséget ad arra, hogy tudjni és tudj megulni.

[01:18:03]Ühüm.

[01:18:03]Ja.

[01:18:03]És ez egyébként előhoz egy másik érdekes dolgot is, az pedig az, hogy amit szoktunk is mondani, hogy ugye nem lehet mindent, tehát hogyha mindig mindent újra és újra leelnőriznénk, ezt pont úgy általában az ilyen laposföld hívésnél meg az ilyeneknél szoktuk előhozni, hogy vannak olyan kéne, hogy legyenek olyan megegyezéseink, amikben meg tudjuk egyezni, hogy na jó, ez most egy alap, ugye?

[01:18:27]És ugye egy kicsit ez a béziánus dolog is ezt támasztja alá, hogy az a jó, hogyha vannak alapjaink, vannak megegyezéseink, hogy ez már a tudás része.

[01:18:36]Ebben mind egyetértünk, ugye?

[01:18:37]Abban mind egyetértünk, hogy a bolygónk az egy gömb, vagy egy geoid.

[01:18:41]Tudod tudod mi a baj, Zoli?

[01:18:42]Hát igen.

[01:18:42]Csak, hogy az a baj, hogy ha nem jutsz el idáig, akkor mindig ugyanazokat az elmet, tehát nem tudsz magasabb rendű, tehát hogyha építened kell a későbbi, a magasabb rendű elmeleteidet, tehát ahhoz, hogy kitaláljuk a kvantumfizikát, ahhoz meg kellett ismernünk a a newtoni fizikát.

[01:18:57]egy csomó mindent, hogyha talán leírni tudjuk, vagy rá tudjunk jönni, hogy van egy olyan része a fizikának, amit jelenleg nem is látunk, nem is értünk, nem is tudunk, de ez mindegyik tudományban igaz.

[01:19:06]Tehát muszáj valamilyen közös megegyezésekben jutnunk arra, hogy ahhoz, hogy tovább tudjunk lépni, mert ha mindig azon visszamegyünk, hogy jó, akkor nézzük meg, hogy tényleg tényleg gömb a föld még mindig az jó 10 év múlva még mindig az, akkor csak azt kutatjuk, amit már jó csak van egy probléma, ami van egy probléma.

[01:19:22]Ez úgy hangzik, mintogyha azt mondanád, hogy kellők oktatással ez elkerülhető.

[01:19:26]Nekem épp az a feltételezésem, hogy ugye abban, tehát a hit, abban hiszünk, amiről meg vagyunk győződve, hogy igaz, és hogy mi a meggyőződési folyamatunk, az különböző.

[01:19:38]Az különböző, és prenatális korban kezdődik, és gyerekkorban folytatódik, és tudhatja az egész emberiség, hogy nincsenek gyíkemberek, nem léteznek, nem a gyíkemberek irányítják a földet.

[01:19:50]De hogyha valakinek a á olyan metamágikus gondolkodása van, mert annyira lazák az asszociációi, tehát közelít a skizofrénhez magyarul, vagy B úgy nő fel, hogy olyan emberek, akinek hisz, azt mondják neki, hogy vannak gyíkemberek, akkor te hiába mondod azt, hogy a tudomány már rég kimutatta, hogy nincsenek.

[01:20:07]Persze a tudomány nem foglalkozik gyékemberekkel, de a de a kerekfölddel igen.

[01:20:11]És akkor az ő meggyőződése, az hit, az erő, azt azt hát mondhatod neki, hogy figyelj, mi már amúgy megegyeztünk abban, hogy a föld gömbölyű.

[01:20:20]Hm.

[01:20:20]Ő meg fogja csinálni a csatornáját, meg fogja csinálni a honlapját, és el fogja kezdeni hirdetni, hogy nem az.

[01:20:26]Amúgy milyen érdekes, nem?

[01:20:26]Azt hittük, azt hittük, hogyha lesz internet, akkor mindenki mindent fog tudni helyesen és jól.

[01:20:34]Azt hittük, hogyha lesz Wikipédia meg internet, akkor összegyűlnek a nagy tudások, és átlépünk egy új korba, és az ellenkezője történt, mert összegyűltek a a állipotézisek, áltudományok, állhírek, és megtalálták egymást az emberek, és erősebb a laposföld, mint valaha.

[01:20:51]Hm, ez egy nagyon nagyon érdekes téma.

[01:20:54]Erről nekem nagyon sok sarkas vélemény.

[01:20:56]Na mondjad, mondjad.

[01:20:58]Megpróbálom brief 5-10 percbe.

[01:21:00]Igen, [nevetés] megpróbálom kettő, de egyébként lassan Igen.

[01:21:01]Tehát, hogy így ezt lecsaphatjuk így ilyen dolgokra.

[01:21:05]Szóval bát azért mondjá pár dolgot még egy kicsit.

[01:21:07]Így az az érzésem, hogy hogy azért a tudásszerzés meg az informálódás az egy kicsit így arról is szól, hogy így mik azok a források, amiben megbízol.

[01:21:16]És ugye például ez egy tök nagy kérdés, hogy a közös tudományos információ az egy olyan, amiben megbízik éppen a társadalom, vagy nem?

[01:21:22]És na ez egy ez egy hallatlanul nehéz kérdés, hogy hogy lehet a társadalmat arra rávenni, hogy a megfelelő emberektől inf amúgy basszus ez végül is az utolsó témát így mégis csak érinti.

[01:21:34]Szóval engem mostanában ez így iszonyatosan foglalkoztatott, főleg így a kormányváltás után, amikor én azt gondolom, hogy a politikának az ilyen döntései azok tétremennek, és tényleg izgalmas, hogy most akkor nem tudom, kit milyen pozícióra választasz, meg milyen gazdasági döntéseket hozol.

[01:21:51]Szerintem ez nagyon izgalmas.

[01:21:53]És így én teljesen meg vagyok attól őrülve, hogy így nem tudom, hogy ki az a az információ forrás, akiben megbízhatok.

[01:22:05]És és teljesen őrület, ami így az internettel elkezdődött, hogy van ez a talking head kultúra.

[01:22:09]Ezt nyilván az internet sokkal felerősítette, mint azelőtt.

[01:22:14]Ugye nagy előny, hogy mi is ide beülünk és tudunk saját podcastet csinálni, bárki tud egy beszélgetést csinálni, de iszonyatosan nagy hátrány, hogy Magyarországon van 50 vagy 100 olyan ember, aki csinálja a kis nagyobb podcastjét, és akkor elmondja a véleményét így mindenről.

[01:22:28]Ha megnézitek az ingában tavaly mondjuk 10 műsorból legalább hat vagy hét olyan volt, hogy meghívtak három embert, akik bizonyos közéleti szereplők, vagy így vagy úgy ismertek, és akkor mindenről elmondták a véleményüket abban a másfél percben, amíg ott másfél órában, amíg ott voltak.

[01:22:47]És és engem ez teljesen kiborít, hogy honnan tudod, hogy ki az, akinek a véleménye mögött van egy szisztematikus feldolgozott tudás.

[01:22:54]Egyáltalán mikor mondod azt, hogy én erről a témáról vagyok annyira [horkantás] rendelkezek kellő információval, hogy véleményt tudjak formálni?

[01:23:03]Mikor van az, amikor van egy ember, aki téged azért kedvel, mertogy hogy népszerű lettél egy egy nem tudom specifikus eset miatt, például, hogy egy jó énekes vagy, és akkor 10 év múlva te a rajongói táborodnak át tudsz adni véleményeket, amik ugyanolyan személyesek, mint az enyémek lennének, csak neki van egy elérhetősége, meg van egy van egy követői táborra, amit nem az adott véleménye határoz meg, hanem az, hogy csinos.

[01:23:31]Miért van az, hogy a hogy a hogy a hollywoodi színészek és színésznők a a világ minden dolgáról hatalmas véleménnyel vannak valóban?

[01:23:39]Hiszen csak egy színész, hát ha valaki, akkor ő nem abba az iskolába járt valószínű, ahova a tudósok járnak, hanem ő egy másik iskolába jár.

[01:23:46]Tehát lehet, [torokköszörülés] hogy a film szakmáról nagyon sokat tudna mondani és és ezen én én szóval ez ez nekem most így abszolút elvessző paripám, hogy hogy ez szerintem az előző kormányban, főleg az ilyen politikai és közeleti műsorokban, ez azért ment át, mert nagyon sok olyan dolog volt, ami teljesen clearly és transzparensen kritizálható volt, mert mindenki tudta, hogy a lopás az rossz, meg a nem tudom én, vannak vállalhatatlan dolgok, és akkor azt így lehet kritizálni.

[01:24:11]És most az van, hogy ilyen nagyon bonyolult mechanikák történnek, és én nekem nagyon figyelnem kell, hogy ki az, akiben megbízhatok, és ki az, akiben nem.

[01:24:18]És nagyon figyelek arra, hogy milyen források és milyen megmondó emberek azok, akiknek bízom a módszerességében.

[01:24:27]És mondok egy példát, ami nem politikai, de az egyik kedvenc példám erre a Szirmai Gárgánynak, akivel ugye az Hollywood hírűgynökség meg ilyen műsorokat csinál, van ilyen Twitch csatornája, és néha csinált olyan műsort, hogy mondjuk az amerikai választásokkal kapcsolatban beszélgetett a hallgatóival, és nekem rettenetesen imponált, és szerintem azért, mert így a a tudományos gondolkodás az, amiben én hiszek, hogy ő azt mondta, hogy én nem fogom nektek megmondani, hogy mi az igazság, meg mit gondoljatok erről a témáról, hanem a következő másfél órában mi megpróbáljuk begyűjteni közösen a lehető legtöbb információt.

[01:25:02]Megnézzük, hogy azok az oldalak, amiket megvizsgálunk, azok megbízhatóak-e vagy nem.

[01:25:08]Megnézzük, hogy annak az információnak mi lehet esetleg az ellenpólusa.

[01:25:12]És miután az összes információt begyújtöttük, közösen hozunk róla egy vélekedést.

[01:25:16]És érezzük, hogy a Szirmai Gergő nem tudósként, hanem hanem kvázi influencerként vagy beszélgető partnerként csinálja ez, de létrehozott egy olyan keretrendszert, ami segítségével az információ feldolgozást betette egy egy működő dobozba.

[01:25:30]Igen.

[01:25:33]És például az ő hozzáállása halatlanul szimpatikus, és szerintem mindenkinek nagyon sokat kell gondolkoznia, hogy ezt az ilyen tudását azt milyen megbízhatóság övezi, és hogy a tudásátó talking headek azok azok ezt az információgyűjtést hogyan építik fel.

[01:25:49]Nekem ilyen Igen, ez [torokköszörülés] milyen jó szó, nem?

[01:25:50]Ez az influencer, tehát hogy itt a nem szeretik az az influencerek általában nem mindenki szereti ezt a szót, hogy influencer tényleg azt csinál.

[01:25:56]Nem.

[01:25:56]Tehát influen influentál rád hat rád.

[01:25:58]Maga a szó azt jelenti, nem tudna angolul, hogy ráható.

[01:26:03]Ráható.

[01:26:03]És egyébként tényleg az, hogy mi alapjának az, hogy mi alapján hat rá, ez egy nagyon jó, ez egy nagyon jó pontsz.

[01:26:10]Maga az influencer szó most már most már általánosan használjuk, de én még emlékszek arra, nem tudom, hogy öt évvel vagy hat évvel ezelőtt volt, hogy ezt a szót, ez egy titulus volt, amit a reklámszakma tett rá az elég elérést elért youtuberekre, hogy ő most már influencer, ezért ő hirdetheti a termékemet.

[01:26:31]És azt hívták influencernek, aki elérte azt a szintet, hogy elkezdték megkeresni hirdetésekkel.

[01:26:36]És ő már mondhatta azt a műsort, gyerekek, vegyétek meg ezt a sapkát, a sapka rohadt jó.

[01:26:41]Akkor influencer volt.

[01:26:41]Most már úgy használjuk ezt szót, hogy mindenki az, aki elég híres.

[01:26:45]Nem, nem tudom.

[01:26:46]Tehát, hogy fura, aki influentál, aki influentál.

[01:26:50]És ugye ezért fontos akkor így nem tudom, most már úgyis lezárás.

[01:26:52]Igen.

[01:26:52]A ez ezt már éppen akartam mondani, hogy kanyarodjunk rá szerintem az utolsó gondolatokra, hogy hogy egyrészt ez, amit amit kiemeltünk, hogy a tudomány törekszik, hogy megcáfolja magát, törekszik, hogy keretek alapján legyen egy ilyen önreflexív mechanizmusa, és szerintem ez a hétköznapokban tök jól alkalmazható az információszerzésre.

[01:27:11]És akkor visszatérve az influencerekre, meg a talking headekre, hogy egy kicsit a a metszéspont és az, hogy hogyan állunk hozzá a műsor szerkesztéséhez, hogy hogy szerintem az például egy tök fontos törekvés, hogy mikor mi beszélünk egy témáról, meghívunk egy embert, aki annak a témának a szakértője, és ő egy olyan információt tud átadni, aminek egy nagyon erős, megalapozott kutatási, tanulási mechanikája van, és és hogy így nagyon tisztában van azzal, hogy miről beszél.

[01:27:35]Szerintem az is fontos, és ezt mondom a nézőknek, olvasóknak, hogy sokszor lesz olyan, amikor valamiben adott esetben tévedünk, hibázunk satöbbi, és ezekre való reflektálás az szintén egy ilyen iszonyatosan fontos dolog.

[01:27:49]És ja, hogy én én amíg szerkesztem ezt a műsort, és remélem még sok műsort tudunk összerakni, ez egy tök fontos dolog lesz, hogy belássuk a mi határainkat és megtaláljuk azokat az embereket, akiknek a módszerességében, akiknek az összegyűjtött tudásában, és akiknek az informáltságában meg tudunk bízni annyira, hogy azt azt mondjuk, hogy a közönségnek érdemes meghallgatni, illetve kiemelni azt ugye tehát, hogy ezért is van az, hogy például ugye a metszés pontnak a null hippotézis rovatát, ha mondhatjuk így hogy ezt elválasztottuk.

[01:28:19]Tehát, hogy az az arról szól, hogy behozunk tudományos híreket és két kvázi laikus, tehát megvan a saját szakterületed neked, megvan a saját szakterületem nekem.

[01:28:28]A legtöbb cikkhez közünk nincsen, elképzeléseink vannak.

[01:28:33]A világról tudunk dolgokat tudunk róla beszélgetni.

[01:28:35]De hogy ezért szoktuk, és remélem, hogy így látjátok, mert ezt meg is kaptuk kommentben, hogy hát a null hhipotézis nem vagyunk nagyon-nagyon tudományosak, meg nem mindig pont a lehető legnapra készebb, legjobb dolgokat mondjuk.

[01:28:47]Ez így van.

[01:28:49]Tehát az egy kocsmai beszélgetés két ember között, akit érdekel ez a téma.

[01:28:52]Szeretnél rávilágítani.

[01:28:52]És remélem, ahogy mondtad, én én egy kicsit azt remélem, vagy azt gondolom, hogy kedves nézők így veszik veszitek, hogy hozunk nektek témákat, amiről ti is tudtok gondolkozni, ti is tudtok véleményt nyilvánítani a kommentekben akár, vagy egymás között csak átbeszélni, vagy valaki másnak egy feltűnni, hogy na ez a cikk ez van, vagy na ez a jelenség a tudományban van.

[01:29:12]Milyen érdekes és igen, és ez például szerintem ez tök jó adásra, ahol olyan szempontból laikusak vagyunk, hogy hogy a tudományfilozófia olyan, amivel mindenki foglalkozik, de hogy én nem vagyok a módszertannak a szakértője, hogy a srácok sem azok, aki eljutott idáig és ezzel foglalkozik, vagy ez érdekli.

[01:29:28]Mi fogunk tudni ajánlani rengeteg olvasmányt.

[01:29:30]Például itt egy nagyon szép borítós könyvben a Dines Zoltánnak a Miért tudomány a pszichológia című könyve.

[01:29:37]Az például erről szól.

[01:29:40]Szóval, hogy ajánljatok forrást, ajánljatok videókat, amit érdemes erről megnézni, hogyha vitatjátok, akkor akkor írjátok már be, hogy a ti tudásotok honnan származik, és akkor lehet ebből egy ilyen tök jó párbeszédet létrehozni, és az a cél, hogy amiket itt mi elmondtunk, azt kvázi kicsit tudjuk falsifikálni, és egy jobb Így van.

[01:29:58]És hogyha ezt úgy teszitek, hogy feldobtok egy témát, akkor el tudunk kezdeni egy párbeszédet.

[01:30:02]Tehát, hogy ahonnan van igény arra, hogy ne csak az legyen a vége, hogy hiteltelenítsük a másikat, hanem beszélgessünk, abból alakul abból tud kialakulni szerintem egy jó beszélgetés.

[01:30:13]Jó és igen, nem vagyunk tévedhetetlenek.

[01:30:14]A lehető leginkább azon vagyunk, hogy elismerjük a hibáinkat és ahogy mondtad is jó szakembereket hívjunk be, illetve azon, hogy amikor olyan beszélgetést csinálunk, ami nem azt gondoljuk, hogy ilyen biol endol, tehát hogy ilyen kihangsúlyozni akarunk, lefektetni akarunk dolgokat, akkor azt kiemeljük.

[01:30:35]Igen.

[01:30:35]És a meggyőződésnek a hibája, meg a tévedés az, ahogy már többször mondtam az adás alatt, az egy feature, nem egy bug.

[01:30:44]Így van.

[01:30:46]Jó, akkor nagyon szépen köszönöm, hogy itt voltatok.

[01:30:47]Én Én nagyon jól éreztem magam, jót beszélgettem.

[01:30:49]Köszönjük, Huni, hogy kijöttél a háttérből, a Spotlight-ba, szürke eminenciásként, és nagyon reméljük mi is, hogy még jó sokáig ott leszel, hogy amikor mi is tévedünk, akkor felhívd rá a figyelmünket, és így fogunk menni tovább a jövőben is.

[01:31:04]Úgyhogy köszönjük szépen, hogy itt voltatok, kedves nézők.

[01:31:06]A találkozunk legközelebb is, és próbáljuk ugye ugyanezt fenntartani, ezt a tudományos igényességet, és emellett, ha van ötletetek, megosztanátok dolgokat velünk, elmondanátok, akkor kérlek, kérlek egy olyan hangnemben, hogy erről tudjunk vitázni és már mehet is.

[01:31:25]Így van.

[01:31:25]Hang nem fontos.

[01:31:26]Így van.

[01:31:26]Köszi, hogy itt voltál még egyszer, Huni.

[01:31:28]Köszönöm szépen.

[01:31:29]Köszön szépen.

[01:31:29]Sziasztok.

[01:31:30]Sziasztok.

[01:31:30]Sziasztok.