视频简介：幼儿舞蹈 幸福拍手歌 儿童舞蹈
1、拍下二维码视频随身看
试试手机扫描二维码下，继续观看该视频！
2、下载移动客户端
扫一扫快速下载客户端！柴静雾霾调查纪录片《穹顶之下》称杭州每年200多天雾霾 相关部门：154天【图】
日 10:06&&&编辑:peter&&&来源：E都市
我要分享：0
昨日中国的社交网络，可以用一句话来概括：一部纪录片引发的刷屏。
这部纪录片，是前央视记者，一部关于霾的调查纪录片。
她用一贯平缓的语速，向你道来这么多年存在在我们周围，却一度被忽视的霾天。一时转发者众。
有人标注了，要朋友们注意看纪录片的第39分钟，那里说到了某城市的一年的雾霾天有200多天，没错，就是杭州，这个“山色空蒙雨亦奇”的城市。
视频看完，关于雾霾关于杭州的话题陡然升温，那么近几年来，杭州的雾霾天究竟有多少天？空气质量究竟是好是坏？我们根据相关部门的公开数据，奉上图表一张，图个明白。柴静雾霾调查纪录片《穹顶之下》称杭州每年200多天雾霾 相关部门：154天不过有人可能看不懂了，空气优良天数这么多，不是说明空气质量挺好的吗？怎么雾霾天也有这么多，这组矛盾的数据，究竟该怎么看?
观察者说里尔：杭州有霾，但没有她说的那么严重
我要分享：0
网友评论仅供其表达个人看法，并不表明E都市立场。
E都市新闻手机版~
火速扫描精彩猛料，你懂的！13日中午，一名身材高挑的“美女”在四川泸州医学院食堂外向同学们推销产品。当“美女”一发声...
最近，两对双胞胎姐妹网络走红。分别是来自南京艺术学院的何锶怡和来自四川师范大学的何锶棋，复...
两架直升机在当地时间9日下午在阿根廷拉里奥哈省相撞坠机，直升机负责运送明星嘉宾送往偏远地区...
任性的土豪多喜用金钱来彰显自己的财力，就在昨天山西太原市，在某个夜店的外面停着多辆豪车，引...
明星减肥配饰家居
1连续三天，一名妙龄女子一直在一小区门外长跪不起，不论小区热心居民如...
七丽女性网 版权所有
网警电话：
Copyright &
, All rights reserved.&& &&& 柴静的雾霾纪录片《穹顶之下》有哪些错误？
随着柴静的《穹顶之下》雾霾独立调查事件的不断升温，来自外界的关注也慢慢开始出现了两极分化，网民的意见逐渐分为了“挺柴”和“砍柴”两派。其中，“砍柴”派里由以知乎上一位名叫“jun”的网友获得点赞数最多。怎奈其原答案已被删除，那么就让我们从专业领域从业者“大脸撑在小胸”反对“jun”的回答中,试着更加客观全面的了解整件事中柴静错在了哪，jun的反驳又错在了哪。以下文章综合整理自共和国经济史公众号；网友曾加、大脸撑在小胸发表于知乎的回答，文中观点不代表本网立场。柴静的纪录片《穹顶之下》有哪些科学性的错误？、以下第1-10条转自知乎网友Jun，环境保护从业者。本来没有打算写什么， 但是突然之间手机被刷屏，然后大家的情绪一下子都被调动了起来，我觉得，虽然我是理工科，还是要做点什么。这段宣传片，柴静用了大量的数据和资料来支撑她的结论，我一般习惯看数据都是看paper,还不太习惯看文科生摆弄些她自己都不懂的东西，我必须承认她的勇气，但是同时我也有点气愤，因为错误造假的数据对大众的影响比煽情的鼓动来的更大。看着那一串串高大上的NASA, 技术统计局，国家监测局，大家都觉得这是多么&严谨的&调查研究啊！ 本人正好博士论文与emission有点关系，看着看着觉得有点不对，查了查资料，发觉几乎每个数据都有问题。实在是有点忍不住了。以下是纯技术讨论分割线，我都附上详细的引用资料，绝对比柴小姐专门唬人的大title来得详细，欢迎理性讨论。【1】6：10 有意混淆雾霾和PM2.5她问雾霾是什么？然后一下子转到PM2.5, smog不等于 PM2.5好吧，smog中有CO, Pb, NOx, PM, 还有SO2.怎么逻辑上一下子就套换了呢 (Smog and Particulates:Pollutant Descriptions)【2-4】6：30 伪造采样结果我注意到她的这款采样仪， 是LIbra Buck pump, 看样子是LP4的pump, 这个pump的工作时常是8小时左右，怎么可以采样24小时？ 恩，她应该是背了好几个大电池吧，不过我没见着，而且额外的电池也不是标配 (/manuals/Libramanua%20L-4.pdf) LP5是可以工作20个小时的，不过她的型号不是LP5的。?你能告诉我你知道采样膜本身应该是什么颜色的吗？？你知不知道是PVC和MCE材料的？大部分黑色的是吸附的碳吧，碳本身的毒性不大，哦，这是不是又和你研究结果的大部分是致癌物矛盾了？?让我来告诉你实验该怎么做吧， 采样仪的测试范围和灵敏度数据要有吧，空气的湿度和风向条件要有吧，采样仪的流量数据要有吧，什么都没有就敢上数据，数据就是垃圾。(说句老实话我根本不相信filter会黑成那样，24小时，污染再大，顶多是灰色，我实验室放了7年的filter都没有那么黑，弄得太黑亮了，真的。） 【5】8：40 对图片进行裁剪和后期加工这个是柴小姐NASA的碳密度图，这个数据好像很神秘，其实他是这样的。 SVS: AtmosphericBlack Carbon Density (id 3668)?这个是官方图，怎么样？我截的是不是看上去没有那么恐怖？ 因为这个图是8-11月的数据，所以她可以随意截出最槽糕的图片，甚至人为调亮度，既然都是网上资源，干吗不直接连网络而要截图片？因为图片是可以操作的。实际上，大部分发展中国家，东南亚，非洲，一些南美国家，都差不多。?【6】12:41 编造并不存在的因果关系这个是最吐嘈的地方， 看到这个数据，我的早饭都喷出来了，来，先上图看看。???看清楚了吗？？图的横坐标是年份，纵坐标是各种死亡率。你能告诉我和PM2.5有一毛钱关系吗吗？ PM2.5的数据在哪里啊？你不要欺负我看不懂数据图啊，尤其这个“复杂”的数据图还有三个销魂的多项式，放在右边。我懒得截图了，不过我随便看了一下，如果X=0的话，Y应该是负的，而我随便代一个X的数据，Y是一个巨大的数字，根本不在图表显示之类。感兴趣的话可以自己做线性拟合。柴小姐太入戏了，我做学生的时候导师常教导我说，自己不是很明白的图表不要去误导人，看来不同人的职业操守是不一样的。【7】改变数据口径形成误导印象 这个是全国的PM2.5来源，我看着不对，因为PM2.5来源复杂，这个图有点把问题太简单话了，我知道，简单的东西比较容易发挥，因为这时候的攻击对象是煤。?然后接下来，她又扔出来一张图，是北京PM2.5的来源，现在这个数据显示：31.1%来自机动车。?同学门要问了，为啥这附图不把燃煤+燃油放在一起呢？ 因为柴小姐要讨论汽油了啊！放一起不就显示不出汽油排放的害处了吗！所以数据的“处理”是可以根据需要来玩的。当然，北京的数据我是有的（R. Zhang et al.: Chemical characterization and sourceapportionment of PM2.5 in Beijing）这篇文章分析得很详尽，关于污染源也按照不同季节区分了，事实上，机动车的污染并没有那么严重。我就是不喜欢为了自己的论点来manipulate数据，很恶俗。?【8】24.06 篡改资料的背景和时间全球化石能源燃烧强度表
?首先，你可以告诉我这是全球吗， 吗？？你不要欺负我没学过地理啊！南半球呢？这个图说真的我不是很懂，什么叫燃烧强度？怎么测啊？ 不过我稍微转个弯想想，她们是想说二氧化碳的排放吧，因为大部分能源燃烧排放的是CO2, 于是我找到了下面这张图。?这个确实是NASA2014年公布的CO2 emission的资料（Both Beautiful and Disturbing, a New NASA Visualization Shows CarbonDioxide Emissions Swirling Around the World）不过这个图明明写的是亚洲和喜马拉雅地区。还有这个图是超级计算机模拟出来的，是个visualization，不是真实数据，虽然是NASA2014年放出来的，但是模拟的是的情况，也是为了响应中美对于温室气体排放控制协议。柴小姐这样随便串改资料背景，为自己所用，还堂而皇之的拿出来show,我真是佩服。【9】更恶劣的：直接伪造数据接下来，柴小姐给大家普及了一个时髦的名词，叫蒸汽压。也就是Vaporpressure. 看着红外镜头下的汽油蒸发物是不是很酷的东西？好吧，不懂vapor pressure的人自己自行补课吧，我要说的是数据。?柴小姐数据常常是信口就来，我该佩服她博学多才呢还是记忆力好呢。这个1升等于多少克的概念是不是很熟悉？学过中学物理的都会算吧。PV=nRT,n=PV/RT=(0.5X1)/(8.3X298) m=nM=0.02g不是0.02g吗，怎么是1.5g?注意： 我用的pressure是她表格里的50Kpa, T是室温，M是105.http://www.methanol.org/energy/resources/alternative-fuel/alt-fuel-properties.aspx接下来注意?越来越入戏了。请看标准的汽车尾气排放数据，就算是高标准的美国，每加仑CO2的排放（还不是全部尾气哦）就是8.8kg per gallon, 1gallon是3。78升，也就是排放33g的二氧化碳。你是要告诉我1.5g比33g 多吗？？？/files/420f05001.pdf 【10】直接在数据后面加两个零！！！这个时候我已经不想继续看下去了。一般来说在学术界，你要一个数据错误，造假，manipulate.你的reputation就没了，因为你就是这个水平。柴小姐这个错误百出的PPT还是越发来劲，最后再补一个吧。凑个整数（其实到处嘈点还很多...) ?这个加洲的数据，号称来自空气质量管理局。好，请看加州官网的数据。他是这么写的 1970, CA's populationreached 20 million people. Total registered vehicles exceeded 12 million andvMT was 110 billion. Cumulative CA vehicle emissions for NOx and HCs were 1.6million tons/year. Key Events in theHistory or Air Quality in California 柴小姐右边是VMT ，也就是vehicle mileage traveled. (一年的里程数） 那么1970年是110billion,
1billion=1000million,110=110,000million. 请数下，是4个零。 再看柴的图表， 1970年对应的是1000000，我数了好几篇，就是6个零。白白的多了10倍！！为嘛呀， 这个数据不用造假啊？ 也不影响她的PPT的说教。我想了一下，觉得这个应该是水平问题。我想看看PM2.5的数据，结果我得出来的是?原来这个数据1999才有，至于她们怎么拿到的，大家就自行脑补好了。 最后，我不评价她的观点，但是她敢拿假数据说话，还一定要把数据挂个官方的大牌子给自己做装饰，我看一次打一次。如今网络发达了，屁都不懂的人也可以google个事是而非的东西装点门面，大家在这方面还是要多看看专家的观点，毕竟他们受过严格的科学训练，有着严谨的操守，而专业煽情的人，也应该专注在煽情上。网友曾加的回答反对 @Jun 关于柴静的 10条 科学错误 的回答。（原回答已被作者删掉，备份在这里：柴静的雾霾调查纪录片《穹顶之下》有哪些科学上的错误？，可以对照一下）这个回答乍一看证据确凿，十分科学，但细看问题很多。这个回答，让人感觉到是预设了“柴静的视频一定有很多科学问题” 的恶意立场，从而在很多观点上仅仅根据自己过去的经验主观地下判断，而所谓的 “寻找证据” 也都比较草率，没有细细推敲过。该回答收到 7k 余赞同，令人遗憾。逐条分析。1、Jun 说，雾霾不等于 PM 2.5，这句话没错。但另一方面，从雾霾联想到 PM 2.5 的逻辑，也并非错误。如果你经常看天气预报的话，你会发现，几乎每天，尤其是在空气质量十分恶劣的情况下， PM 2.5 都是最主要的污染源，而其他污染源，比如 CO、SO2、氮氧化合物 等，都只占污染源的很小一部分（数值上基本都不会超过 100）。因此，说雾霾天 主要是 由 PM 2.5 增大所导致的，从而衔接到对 PM 2.5 的讨论并没有错。2、经对比，这个采样仪确实和 Buck Libra Pump L-4 很像Buck Libra Pump L-4 with 120 VAC Charger在这个链接中，我们确实看到它最多工作 8 个小时，连续工作 24 小时是需要用额外的电池的。但我们无法证明柴静没有带电池，因为在她的视频中，背着采样仪探测的过程放得非常简略，也就几张图而已，她无意也不必去证明自己带了电池（因为这不是问题关键）。所以仅仅靠这点怀疑实验造假，有点牵强。3、视频中其实已经说了膜本来的样子和黑炭的危害，而要用采样模分析的东西包括一堆有机物，所以使用的应该是无机膜，根据我的经验，无机膜变得很黑是很正常的。而且，视频中，无机膜变得黑并不是重点，重点是里面有哪些成分，纠结它是不是应该那么黑没什么意义。（这一点存疑，还有待化学专业的朋友证实）4、Jun，你所说的实验做法，其实是“实验室做法”，实验室要测量某个确切地点的污染，并与众多其他数据（如不同时间段、不同地点、不同环境）做各种对比，因而需要准确的实验条件。但柴静只想知道她在一天生活中自身受到的污染，她不需要做过多的比较。她需要的结论是：当天我吸入的空气的污染和标准值比怎么样？得到的结论是：它比中国的标准值都高数倍。由于环境条件多变，这个实验本身就有较大的不确定性，是并不严格的实验，也根本无法严格去执行，属于“趣味性实验”，因此实验结果的误差哪怕达到 10%，都是关系不大的，在这样的误差下，吹毛求疵地限制实验条件毫无意义。此外，这个实验是在北大实验室的指导下做的，对于柴静这样的外行，实验人员一定会有详细的实验指导，因而实验结果并不会太离谱。5、看柴静视频这个图：对比 Jun 给出的反驳的图这两张图也并没有显著差别啊！没什么可以纠结的。Jun在回答中截取了局部图，来证明柴静 “选择性地”使用数据，殊不知，他自己也在“选择性地”使用数据。 6、在这个公式中的数据和图形，柴静注明了它是中科院大气物理研究所提供的，其公式在 Time-series analysis of mortality effects from airborne particulate matter size fractions in Beijing（图6）中有所说明，有兴趣的可以看一下。结论是，当 PM 2.5 升高的时候人群的死亡率是上升的，这个很多科研机构都说过。在此处，柴静采用的图表确实不够合理（和要表达的结论并不直接吻合），但演讲本身的逻辑，以及得出的结论却并没有错，只能说配图选得不太好。7、需要承认的是，对于机动车的污染，柴静在图表中玩了一个小把戏，用了对她有利的数据，确实有点不够严谨。然而，Jun 使用了张仁健老师的文章，其中说机动车的一次排放为 2~5 %，说的是一次排放，不包括二次生成，因此， Jun 的数据也不准确。其实，关于这个问题，学术界的争议还很大，也有研究说 北京机动车贡献占约 70% 的污染。（此处有争议，欢迎讨论)8、此图应该是 NO2 的反演图，不是 Jun 说的 CO2 图，不管哪种图，在官网上都有当日分布，月均分布，年均分布，无论哪种分布，总的来说确实是中国东部地区最高的，这和柴静的结论不矛盾。9、Jun 说柴静的数据有误，理由如下：“柴小姐数据常常是信口就来，我该佩服她博学多才呢还是记忆力好呢。这个1升等于多少克的概念是不是很熟悉？学过中学物理的都会算吧。PV=nRT, n=PV/RT=(0.5X1)/(8.3X298) m=nM=0.02g. 不是0.02g吗，怎么是1.5g??注意： 我用的pressure是她表格里的50Kpa, T是室温，M是105.”你知道你的公式错在哪里吗？ 一升汽油是液体，你用了理想气体状态方程，并直接采用 V=1，岂不可笑？“请看标准的汽车尾气排放数据，就算是高标准的美国，每加仑CO2的排放（还不是全部尾气哦）就是8.8kg per gallon, 1gallon是3。78升，也就是排放33g的二氧化碳。你是要告诉我1.5g 比33g 多吗？？？”https://www./files/420f05001.pdf”咦，你的 33g 是怎么算出来的？ 8.8*3.78 吗？ 旁友，你的乘除号搞反啦！另外，即使Jun算的值是对的，也是用错数据了：（CO2 不是 “碳氢化合物”啊！）10、图是1970年开始的 机动车使用量和污染物排放量的折线图，Jun却说成是 PM 2.5 是从 99 年才有从而质疑数据造假，打假打错了地方。********************综上，很遗憾，Jun 提出的 10条 柴静的科学错误，仅在第 6、7条上还有些道理，而其他几乎都不成立。********************关于原题的回答：我觉得，柴静的视频确实存在着一些科学上的问题，但并不是很多。在本问题下，已经有很多不错的答案，这里不再赘述，只给出一个总结。柴静的主要问题在于： 隐藏不利数据、展现部分事实（在这里推荐 庖丁柳叶刀的回答，这个回答非常详细，他的回答虽然不一定正确，但是一种理性的讨论态度，以及相关行业从业者的 王鑫宇的回答）数据展现方法的不严谨（很多图表的坐标选取不太好，图显然是外行人做出来的），柴静的科学素养较弱，这构成了她视频中的硬伤。但，就采纳的数据而言，本身并没有原则性的问题，也有一定的可信度。（其实稍稍想一下就可以明白，柴静的很多数据选取于清华、北大、中科院等的实验室，如果我们要怀疑他们数据造假，恐怕先要掂量一下自己的水平吧。）********************注：由于个人知识所限，我的反驳也可能有不合理乃至不正确的地方，欢迎大家讨论！网友大脸撑在小胸的回答首先我想说一句，那个获得7000多高票赞同的答案，其本身错误之多——这或许要专业人士才能判断，但是其语言之怨妇，逻辑之荒诞——这就算外专业人士也应该有所察觉。然后来说下那个答案，昨天晚上我就发了微博，直接粘过来吧：原链接：Sina Visitor System排名第一的高票答案获得7千多赞，列举了10条错误，其中有几条是我专业领域内的。对于《穹顶之下》这样的作品，涉及到很多专业科学知识，大家在网上进行讨论，这是很好的事。不过遗憾地是，这条获得7000多赞的答案，本身就有很大问题——至少在我的专业领域内。比如：（黑色字体为答主原文）第2条. 6：30 我注意到她的这款采样仪， 是LIbra Buck pump, 看样子是LP4的pump, 这个pump的工作时常是8小时左右，怎么可以采样24小时？ 恩，她应该是背了好几个大电池吧，不过我没见着，而且额外的电池也不是标配，LP5是可以工作20个小时的，不过她的型号不是LP5的。******这个采样仪充好电以后能用8小时，柴静说她一共采了24小时，这有什么问题吗？她就不能中间去换电池吗？答主还说“不过我没见着”——这不是强词夺理吗？难道连换电池都要拍下来给你取证？大家说说吧，这一点能成其为“科学上的错误”吗？第3条.你能告诉我你知道采样膜本身应该是什么颜色的吗？？你知不知道是PVC和MCE材料的？大部分黑色的是吸附的碳吧，碳本身的毒性不大，哦，这是不是又和你研究结果的大部分是致癌物矛盾了？******采样膜本身就是视频里那个颜色啊，白的啊——我完全不明白答主质问点在哪里？人家没说采样膜是什么材料的又怎么了？人家是使用采样膜，会用就行，用对就行，用得着把采样膜的祖宗八代都介绍一遍吗？——这算什么“科学上的错误”？我不知道答主有没有用过这种采样仪，我们也在北京用过这种采样仪，采完以后采样膜就是变黑了啊，之后分析里面就是有各种物质啊。谁告诉你的是黑色就说明大部分都是碳啊？合着里面有什么物质你隔着屏幕看一眼就知道啊？——就你这判断依据，你还说别人有“科学上的错误”？第4条. 让我来告诉你实验该怎么做吧， 采样仪的测试范围和灵敏度数据要有吧，空气的湿度和风向条件要有吧，采样仪的流量数据要有吧，什么都没有就敢上数据，数据就是垃圾。(说句老实话我根本不相信filter会黑成那样，24小时，污染再大，顶多是灰色，我实验室放了7年的filter都没有那么黑，弄得太黑亮了，真的。）*******答主所说的，要在实验中记录“测试范围、灵敏度、湿度、风向”等数据，这是对专业科学实验的要求。但是我想提醒答主，在那一段视频中，柴静并没有在做专业科学实验，她只是以普通人的身份，用了24小时的采样仪，然后把这个可见的结果呈现给观众，作为演讲中的一个素材。这有什么不可以呢？答主在该条中用如此严苛的专业实验操作规程来要求柴静，大概忘了自己在上一条中还搁屏幕看采样膜就断物质呢！至于“说句老实话我根本不相信filter会黑成那样”，我真服了，“不相信”也能成为理由？我们也用过采样仪，在北京这种地方，别说24小时了，雾霾厉害的时候1小时黑成这样也不稀奇！答主去问问全国各大空气监测站的观测员们，谁会同意你说的“污染再大，顶多是灰色”？！要重点讲的是第7条，如图******答主引用中国科学院大气物理研究所张仁健研究员的论文，来说明机动车对北京PM2.5的影响并非31.1%，而是4%——看起来引用很权威啊，那这是不是“科学上的错误”呢？我来详细说明一下。论文信息：Zhang, R., Jing, J., Tao, J., Hsu, S. C., Wang, G., Cao, J., Lee, C. S. L., Zhu, L., Chen, Z., Zhao, Y., and Shen, Z.: Chemical characterization and source apportionment of PM2.5 in Beijing: seasonal perspective, Atmos. Chem. Phys., 13, , 2013, doi:10.5194/acp-13-论文中说：北京地区PM2.5的6个来源，分别是土壤尘、燃煤、生物质燃烧、汽车尾气与垃圾焚烧、工业污染和二次无机气溶胶，它们的平均贡献分别为15%、18%、12%、4%、25%和26%。首先，请大家注意，这6个来源中，有一个叫做“二次无机气溶胶”，占26%。直接进入到大气中的气体污染物或者颗粒物，这叫“一次气溶胶”，它们在大气中并不会始终如一地保持原貌，而是会与紫外线、臭氧等发生复杂的光化学反应，生成“二次气溶胶”。也就是说，在二次无机气溶胶中，其实也有一部分是汽车尾气经过二次反应后生成的，这一部分同样也属于汽车尾气的贡献。王跃思研究员的研究表明，二次无机气溶胶中，一般至少有一半以上是由汽车造成的。26%的一半以上，就是13%以上，加上一次气溶胶中汽车尾气的3%（汽车尾气与垃圾焚烧共4%，论文中说明汽车尾气为3%），就是16%以上。另外，一般提到机动车对PM2.5的贡献，大家只会想到尾气排放。但事实上，机动车对PM2.5还有一个贡献，就是道路扬尘。论文的6个来源中，还有一个叫做“土壤尘”，占15% 。土壤尘一般包括道路上的扬尘扬沙和建筑工地上的扬尘扬沙。在北京这样的城市里，道路扬尘扬沙几乎全是因为机动车行驶，大概占一半左右。也就是说，土壤尘的15%中，还有7.5%左右也是机动车的贡献。16%以上+7.5%=23.5%以上，这个数字与绝大部分研究数据（20-30%）是比较接近的。还要说明的是：该论文采用数据的时间范围为2009年4月-2010年1月，事实上只有10个月，还不到一年。并且只采用了单个观测站点的数据，在北大某楼顶。对于PM2.5的来源比例分析，在不同研究中，随地区、年份、季节、时段等的不同，结果会产生一些差异。但总的来说，绝大多数研究认同机动车对PM2.5的贡献在20-30%之间，机动车的确是大气污染物主要来源之一，这是毋庸置疑的。看到这里大家就应该懂了：第一，答主根本没有好好读这篇论文，只是急于截一个表格来反驳，这是为驳而驳，还驳错了；第二，其实柴静的数据图并没有问题，有问题的是她对“机动车”这个项的理解——事实上机动车对PM2.5的贡献并不仅仅是尾气排放，还有道路扬尘。而柴静显然只着眼于尾气排放，后面紧接着就说油的问题了。但是！比起答主认为机动车对PM2.5的贡献只有4%，“机动车的污染并没有那么严重”，请问到底谁的“科学上的错误”更大些？最后表达一下：首先，对于《穹顶之下》这样涉及众多专业知识且影响力巨大的作品，专业人士加以辨析和讨论，这是好事，是过去多少科普活动希望取得而没能取得的难得效果。但是，希望这种辨析和讨论，不要错得更多，尤其不要错得更露骨。其次，不喜欢柴静的作品很正常，但是在批评她的作品的时候，请保持自我的节操。关于《穹顶之下》的技术反驳贴已经在朋友圈流传了，算是敲响了理科生对文科生的逆袭，而这个事件也终于像所有热点事件一样演变到两方口水战的地步。我既不是砍柴的，也不是挺柴的，但此事件再次证明了姜文在几部电影里表达的主题：民众是愚昧的。无论作假也好，不做假也罢，事件本身的重点都不在此处，事实上，我认为双方都在一定程度上利用了大众的无知，只是一方可能出于善意，一方可能出于恶意。古语有云，君子爱财，取之有道；又云，盗亦有道。由此可见在我们的传统文化中对“道”是有很深的情结的，即使是非正义的，有“道”也会赢得一定的民心，而正义的，更该遵循其道，否则就有阴谋论的嫌疑。因此如果当真柴的数据有造假，无论出于何种目的，都是不能被接受的，欺骗之树不可能结出诚实之果，如果单单强调结果而不去理会实现的手段，则无异于彻头彻尾的功利主义逻辑，如此即使是纳粹的行为也有了合理的解释，然而我们知道在现实中纳粹代表了什么。如若真是造假，便是柴的一大败笔，对其整个调查结果的说服力都是一大削弱，同时也给阴谋论者有机可乘，使自己处于被动地位。但是且慢，柴作为一个新闻工作者，智商真的有这么低吗？每个数据都有明确的机构出处，也就是摆明了即使你不是专家也可以判断真伪的，如若如此明目张胆的造假，要么柴当大众都是傻子，要么自己是个傻子。我当然不觉得柴是个傻子，因此对于数据造假这件事我还是持有相当的保留意见的，因为作为公众人物，她的价值就在其公信力，我不相信柴会以自己的公信力赌大众的愚昧这么蠢。那么再看关于数据造假的文章，最早出于知乎，也是有理有据，论证详实，然后紧跟着果壳网就出了反驳造假的文章，由此砍柴与挺柴的撕逼大战也愈演愈烈，唇枪舌剑，你来我往。事实上，自从《穹顶之下》抛出，质疑数据之声便不绝于耳，直到强令各大媒体撤下头条位置，批驳造假的文章系统传出，已经造成了大众关注焦点的事实转移。正是如此，现在大众的眼光都由雾霾被吸引到了数据真假上，正如一开始有人试图将大众关注点由雾霾引到柴静本身一样。关于对数据造假的证据我没有细看，因为无论他给出什么样的证据都不重要，重要的是最后他把关注点落在哪里，也即文章最后要表达什么？由此便可推断作者的真实意图。质疑造假文章中有一点让我不爽的是，情绪性，按理讲，一个专业的技术型人员，他只需指出片中存在的错误并更正，提出自己的数据依据，对于其他目的性分析都是应尽量避免的，这样才是一篇辟谣贴应有的态度——公正、中立，然而我在文中看到了指向性明显的对柴的情绪化攻击，以及最后将其定为绿党阴谋事件的定性，因此我觉得这不是一篇辟谣贴，至少不是一篇纯粹的辟谣贴。因此我也斗胆推测这不过是砍柴党的一篇高逼格檄文，主要目的更可能是混淆视听，转移视线。从整件事件的发展来看，和其他类似事件有相似的套路，甚至有相似的情节设定，关于数据的真假争论仍然还在继续，然而结果已经不再重要，因为媒体已经撤下《穹顶之下》，大众的视线已经纠结到数据真假，更多失去新鲜感的民众已经在追逐两会的进展，这里有更多的话题焦点可以争论，而环境问题只是众多焦点其中之一，短短几天内，一场倒逼政府改革的危机已被化解于无形，而大众在这其中始终被双方左右着，做着快乐的墙头草。大众，就是愚昧的。更多相关信息《穹顶之下》数据造假了吗？请看科研人员的回应/p/小贴士
点击展开全文
铁血网，基于铁血论坛资讯内容的军事类资讯门户。提供中国军事、世界军事、军事新闻、原创军事评论、军事科技、军事小说、军品装备等全方位的中国军事及世界军事内容。
您的【关注和订阅】是作者不断前行的动力
本站文章来自网友的提交收录，如需删除可联系QQ ，
(C)2014&&版权所有&&&|&
京ICP备号-2&&&&京公网安备34