Alcuni dei problemi più impegnativi che il nostro mondo deve affrontare, come la pandemia di COVID-19, richiedono non solo un campo di competenza, ma un approccio interdisciplinare unificato. O almeno così spiega un team di scienziati sociali del Caltech in un nuovo rapporto pubblicato nel Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze (PNAS). Paragonando il rapporto a un editoriale, l'autrice principale Anastasia Buyalskaya afferma che lei e il suo team volevano richiamare l'attenzione sull'"età d'oro delle scienze sociali, " in cui i ricercatori si rivolgono sempre più a nuove fonti di dati e tattiche interdisciplinari per risolvere i problemi della società.

"Questo è un pezzo che doveva essere scritto, "dice Buyalskaja, uno studente laureato al Caltech che lavora con Colin Camerer, il Robert Kirby Professor of Behavioral Economics e direttore del T&C Chen Center for Social and Decision Neuroscience nel Tianqiao and Chrissy Chen Institute for Neuroscience. Buyalskaya è stato precedentemente vicepresidente della finanza comportamentale presso BlackRock, una società multinazionale di gestione degli investimenti, prima di decidere di proseguire il suo dottorato di ricerca. in neuroscienze sociali e decisionali al Caltech.

"Volevamo richiamare l'attenzione su quello che consideriamo un momento incredibilmente eccitante per fare ricerca nelle scienze sociali, e discutere quali misure devono essere prese per garantire che fiorisca, " lei dice.

Nella relazione, gli autori spiegano che COVID-19 e altre malattie infettive sono problemi in cui gli approcci interdisciplinari sono cruciali. "Questi sono problemi di biologia, sociologia, economia, salute pubblica, e anche matematica, " dice Camerer. Il rapporto delinea anche ulteriori esempi, come i campi più nascenti dell'economia comportamentale e dei social network, dove le collaborazioni interdisciplinari hanno portato a risultati che non sarebbero stati possibili senza il potere collettivo di molteplici aree di competenza. Il documento spiega che, mentre questi sforzi interdisciplinari sono diventati più comuni negli ultimi anni, insieme a un aumento della condivisione dei dati tra scienziati, ci sono ancora ostacoli da vincere in questa epoca "d'oro".

Ci siamo seduti con Buyalskaya e Camerer su Zoom per discutere dell'età d'oro delle scienze sociali, le sue sfide, e come vedono dispiegarsi il futuro delle scienze sociali.

Cosa ti ha dato l'idea di scrivere questo articolo?

Anastasi:

L'idea di questo articolo gorgogliava sotto la superficie da molto tempo. L'estate dopo il mio primo anno, Sono andato da Colin e gli ho detto che volevo scrivere un articolo come questo, e disse che era da un po' che desiderava scrivere un saggio dal titolo "L'età d'oro delle scienze sociali".

I problemi che affliggono il nostro mondo sono diventati più complessi. I ricercatori di più campi potrebbero lavorare tutti sulla stessa domanda, ma non comunicanti tra loro. Nella carta, discutiamo le varie discipline che compongono le scienze sociali:i campi dell'economia, psicologia, antropologia, Scienze Politiche, e sociologia. L'attuale pandemia di COVID-19 è un esempio di dove tutti questi campi sono entrati in gioco. È stato uno shock esplosivo che ha costretto ogni campo a contribuire con i propri strumenti e prospettive.

Fedele al nome del nostro giornale, sosteniamo che le scienze sociali stanno entrando in un'età dell'oro, segnato dalla confluenza di una crescita esplosiva di nuovi dati e metodi analitici, approcci interdisciplinari, e il riconoscimento che questi ingredienti sono necessari per risolvere i problemi più impegnativi.

Colin:

La gente potrebbe pensare a pandemie e malattie infettive, come l'HIV, come problemi medici, ma sono necessarie tante altre aree di competenza. Se Joe Biden chiama qualcuno sulla pandemia e dice:"Cosa faremo?" allora la risposta non è più siringhe. C'è un elemento di psicologia; Per esempio, considerare l'uso di una maschera. I paesi asiatici che hanno già affrontato altre epidemie indossano maschere con quasi il 100% di conformità, molto più di quanto non facciano le persone qui negli Stati Uniti. Ci sono anche questioni filosofiche sui valori sociali, come la questione se i prigionieri in carcere debbano avere la priorità per ottenere il vaccino.

Puoi dirmi di più su come i big data giocano un ruolo in questa età dell'oro?

Anastasi:

Ci sono molti più dati sul comportamento umano oggi, significativamente più di quanto avessimo anche una dozzina di anni fa. Molto viene raccolto da aziende, molti dei quali sono felici di collaborare con i ricercatori del Caltech perché potrebbero non avere l'esperienza in scienze comportamentali per sapere cosa cercare nei loro set di dati. Allo stesso tempo, nel laboratorio, abbiamo nuovi modi di misurare le cose sul meccanismo:possiamo misurare lo sguardo e l'attenzione usando il tracciamento oculare e il tracciamento del mouse, e l'attività del cervello umano utilizzando fMRI [risonanza magnetica funzionale] ed EEG [elettroencefalogramma]. Anche la potenza di calcolo sta migliorando sempre di più, ed è relativamente facile ingerire e analizzare enormi quantità di dati oggi.

Colin:

Una delle linee guida sull'età dell'oro è che non si tratta solo dell'esistenza di più dati, ma della velocità con cui i dati vengono acquisiti e della volontà di condividerli. Le agenzie governative e molte aziende stanno iniziando a condividere i propri dati. Le aziende potrebbero eseguire test per vedere come si comportano i clienti e utilizzano i loro prodotti e accumulare molti dati utili. Per esempio, ora abbiamo una relazione con una catena di palestre che condivide i dati dei suoi clienti con noi e i nostri partner di UPenn da utilizzare in esperimenti su salute e fitness. La palestra ha provato diversi messaggi di testo e incentivi per convincere le persone ad andare in palestra di più, quindi stiamo usando i loro dati, e strumenti di machine learning, per cercare di prevedere quando le persone vanno in palestra.

Anastasi:

I dati aziendali sono incredibilmente utili, perché a differenza della chimica in cui una reazione molecolare è in gran parte la stessa all'interno e all'esterno dell'ambiente di laboratorio, gli umani no. Nel laboratorio, la gamma di comportamenti umani che possiamo studiare è limitata. Quindi avendo entrambi i set di dati, from inside and outside of the lab, is important.

What are the challenges that come up in this golden era?

Colin:

Traditional research can take place in silos, where there is a sort of tribalism surrounding specific disciplines. Some researchers might feel that economists should just do economics. Anche, there is still an expectation in social science fields that researchers should have a solo-authored paper, but we are hoping that this attitude starts to shift away to more collaborative work. How people discuss topics between fields could also use improvements. We feel that a "lingua franca" or common language among disciplines can encourage collaborations.

Anastasia:

Journals are sometimes less willing to publish interdisciplinary findings, so we would like to encourage journals to seriously consider and publish this kind of research even when it falls outside of their traditional disciplines. We also think that universities will need to adjust their hiring and promotion practices to value contributions from large teams.

What do you hope people will take away from this paper?

Anastasia:

We hope our perspective will encourage scientists to take advantage of new data sets and form diverse collaborations to answer pressing questions. We also direct these ideas to funding agencies and academic institutions, to convince them to provide more funding for this type of work. In definitiva, we wish to see an acceleration in interdisciplinary social science research that addresses real-life challenges. The COVID-19 pandemic has illustrated how large-scale complex problems will only be solved by many scientists contributing what they know best.

Colin:

We would be very happy if a lot of junior people who would like to do this type of research were able to use our paper to either get funding or talk their provost into funding their research. Having a paper in PNAS on this topic lends it credibility.

Is there anything else you would like to add?

Anastasia:

Colin himself is the perfect example of what we are talking about in this paper. Ha un dottorato di ricerca. in decision theory and an MBA in finance, and then worked as an economist and ultimately a behavioral economist. He is based in the Division of the Humanities and Social Sciences at Caltech and is also affiliated with the Computation and Neural Systems program at Caltech [organized jointly by the Division of Biology and Biological Engineering and the Division of Physics, Mathematics and Astronomy]. So he has been able to work across fields, which is amazing and which is rare. Al momento, Caltech is one of the few places where you can do that, but we hope that more institutions follow along and recognize that this is a growing space.