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Auf Twitter sorgte einmal eine wissenschaftliche Arbeit für Aufsehen. Es ging um eine Studie, die mithilfe von Machine Learning Wörter anordnete, um kulturelle Einflüsse auf die Bedeutung von Wörtern zu untersuchen. Die Mehrheit reagierte spöttisch und fragte, ob das digitaler Chauvinismus sei, und warum Ingenieure etwas bereits Bekanntes entdecken und dann so tun würden, als sei „Anthropologie“ eine neue Entdeckung.

Doch von den „Ingenieur-Freunden“ der betreffenden Arbeit war nur einer von drei tatsächlich Ingenieur. Die beiden anderen waren ein Anthropologe und eine Linguistikprofessorin. Das heißt: Die meisten Menschen, die die Studie auf Twitter kritisierten, hatten nicht einmal die erste Seite der Arbeit gelesen und auch nicht nachgeschaut, wer die Forschenden überhaupt waren.

Dieser auf Hacker News am meisten empfohlene Beitrag beginnt mit genau diesem Problem und erklärt, dass es sich nicht um einen Einzelfall handelt, sondern um etwas, das bei jeder Zitierung wieder passiert. Er kritisiert außerdem, dass Menschen sogar beim Behaupten und Urteilen sprechen, ohne „den Originaltext auch nur ein einziges Mal gelesen zu haben“, und schildert die Probleme damit im Detail.

Ganz im Sinne dieses Textes, der die Bedeutung des Originals betont, empfehlen wir, den vollständigen Beitrag zu lesen.