Czytasz negatywne treści? Uważaj, naukowcy odkryli, że twój mózg…

Czytasz negatywne treści? Uważaj, naukowcy odkryli, że twój mózg…

Negatywne komunikaty wpływają na ludzkie poglądy mocniej i szybciej, niż pozytywne przesłanie – wynika z badań socjologa dr. Michała Wenzla z Uniwersytetu SWPS. Do swoich analiz naukowiec wykorzystał m.in. narrację medialną dotyczącą uchodźców.


 

Na potrzeby swoich badań dr Wenzel zastosował w badaniu sondażowym schemat eksperymentalny – przedstawił badanym osobom, w charakterze bodźca, różne artykuły z polskich mediów, dotyczące uchodźców przybywających do Europy. Zaprezentowano artykuły dwojakiego rodzaju. Jedne opisywały pozytywny wpływ tych osób na lokalne społeczności i udaną ich integrację, w innych ukazano uchodźców jako zagrożenie, m.in. w kontekście terroryzmu.

 

„Osoby, które już wcześniej były negatywnie nastawione do pobytu uchodźców z krajów muzułmańskich w Europie – i zarazem zdeklarowane jako wyborcy PiS, po lekturze tekstów w zasadzie nie zmieniły swojego nastawienia wobec nich. Inaczej było w przypadku badanych uważanych za elektorat PO i innych osób niezdecydowanych w kwestii przyjmowania uchodźców” – opowiada PAP dr Wenzel.

 

Naukowiec ustalił, że tekst nt. uchodźców – o negatywnym wydźwięku – spowodował zmianę nastawienia badanych. Zmiana ta była wyraźnie widoczna na poziomie statystycznym.

 

Natomiast komunikat pozytywny nie wywarł wśród żadnej z grup (czy to wyborców PiS czy PO i innych partii) istotnych zmian.

 

„Negatywne emocje uruchamiają się szybciej, niż pozytywne, i wywołują bardziej widoczny efekt” – mówi socjolog, komentując wyniki. Taką reakcję można wyjaśnić na poziomie ewolucyjnej psychologii społecznej – mówi. I zauważa, że dzięki uczuciu strachu nasz gatunek był w stanie przetrwać tysiące lat.

 

„Strach jest pierwotnym instynktem przetrwania” – zaznaczył.

 

Do swoich wniosków naukowiec doszedł w realizując badania w ramach projektu „Wpływ mediów na postawy polityczne”, sfinansowanego przez Narodowe Centrum Nauki. W ramach tych badań jego współpracownicy ustalili również, że korzystanie z odmiennych źródeł informacji jest „dość silnie związane z preferencjami partyjnymi obywateli”.

Badania potwierdziły intuicyjne przewidywania, że wyborcy PiS preferują korzystanie z TVP, a Polsat oglądają częściej, niż TVN. Ta grupa częściej, niż pozostali Polacy, sięga też po Super Express czy Gazetę Polską, słucha wiadomości Polskiego Radia. Z kolei wyborcy PO i Nowoczesnej w pierwszej kolejności korzystają z TVN. Częściej niż pozostali słuchają też RMF FM, Radia Zet czy TOK FM i czytają m.in. Gazetę Wyborczą czy Politykę.

„Najczęściej używanym przez Polaków medium przy zdobywaniu informacji na tematy publiczne jest Facebook, traktowany jako samoistne źródło wiedzy” – dodał dr Wenzel. W praktyce oznacza to, że badani respondenci często nie zdawali sobie sprawy, skąd pochodzą wyświetlane tam treści.

„Jeśli osoby korzystające z mediów społecznościowych nie potrafią zidentyfikować źródła treści – to nie mają narzędzi do zweryfikowania ich prawdziwości, co niesie za sobą zagrożenia” – dodał socjolog. Wśród niebezpieczeństw z tym związanych wymienia np. możliwość zmanipulowania odbiorcy poprzez „fake news”, rozumiane nie tyle jako wiadomość samą w sobie nieprawdziwą, co jako wiadomość opartą o wyrywkowo, niereprezentatywnie wybrane fakty nie stanowiące typowych przejawów jakiegoś zjawiska.

 

Źródło: naukawpolsce.pap.pl

 




Mordercze pigułki poronne zablokowane w Polsce

Mordercze pigułki poronne zablokowane w Polsce

Ultralewicowi fundamentaliści biją na alarm: okazuje się, że znów jest problem z przesyłkami od promorderczych organizacji z zagranicy. Jak donosi aborcyjna organizacja „Kobiety w Sieci”, od końca października zabójcze pigułki służące do dokonywania aborcji w warunkach „domowych” są w Polsce blokowane. „Przesyłki są przetrzymywane w sortowni wbrew obowiązującym procedurom.” – donosi Krytyka Polityczna.


 

Organizacja próbuje również kłamać, twierdząc że taka aborcja jest legalna i nikt nie ma prawa jej utrudniać. Mordowanie nienarodzonych, poza trzema niechlubnymi przypadkami, jest w Polsce zabronione.

 

Nie wiemy, jak długo będzie trwało takie działanie, jednak nawet tak krótkie z pewnością uratuje czyjeś życie. Czyjeś matki zmienią zdanie i stwierdzą, że skoro tak ciężko jest zabić, może dziecko ma jednak żyć. Warto więc wspierać takie działania i zastanowić się, jak na stałe zablokować sprowadzanie z zagranicy tego typu pigułek.

 

Karolina Jurkowska – wolontariuszka w Fundacji Pro-Prawo do Życia




Zaginiony w czasie wojny obraz Roberta Śliwińskiego powrócił do Polski

Zaginiony w czasie wojny obraz Roberta Śliwińskiego powrócił do Polski

Utracony w czasie II wojny światowej obraz Roberta Śliwińskiego „Ulica wraz z ruiną zamku” został odzyskany dzięki współpracy MKiDN i FBI. 29 listopada 2017 r. w siedzibie Ministerstwa Kultury i Dziedzictwa Narodowego odbyło się uroczyste przekazanie dzieła Muzeum Narodowemu we Wrocławiu z udziałem wicepremiera, ministra kultury i dziedzictwa narodowego prof. Piotra Glińskiego oraz ambasadora USA w Polsce Paula W. Jonesa.


Odzyskane dzieło jest przykładem XIX-wiecznego malarstwa śląskiego i ukazuje wiejską uliczkę oraz górujące nad okolicą ruiny zamku. Autorem obrazu jest Robert Śliwiński (1840 – 1902). W 1870 r., po studiach w Akademiach Sztuk Pięknych we Wrocławiu i Frankfurcie, przeniósł się na stałe do Wrocławia, gdzie miedzy innymi prowadził własną szkołę malarstwa dla kobiet. Malował przede wszystkim pejzaże z okolic Frankfurtu, wybrzeży Bałtyku oraz z okolic Wrocławia, Karkonoszy czy Kotliny Jeleniogórskiej. Zajmował się także malarstwem rodzajowym, portretem i litografią.

Losy dzieła

Obraz został zakupiony do zbiorów Śląskiego Muzeum Sztuk Pięknych we Wrocławiu w kwietniu 1939 roku od rodziny Fischer-Dieskau z Berlina. Dzieło było wystawiane dwukrotnie. Jeszcze na początku 1939 roku obraz jako wypożyczony eksponat prezentowany był na organizowanej przez Śląskie Muzeum Sztuk Pięknych we Wrocławiu wystawie poświęconej śląskim pejzażom. W 1941 roku zaś obraz zdobił wystawę malarstwa w Bytomiu.

Dzieło Roberta Śliwińskiego pozostawało w zbiorach Muzeum do lipca 1942 r., kiedy to zostało ewakuowane przez niemiecką administrację z Wrocławia do składnicy dóbr kultury w Kamieńcu Ząbkowickim na Dolnym Śląsku. W Archiwum Muzeum Narodowego we Wrocławiu zachował się spis ewakuacyjny, w którym wymieniono także obraz Śliwińskiego. Dalsze losy obiektu pozostawały nieznane.

Obiekt uznany za zaginiony

Na mocy przepisów prawa międzynarodowego, po tym jak Wrocław po zakończeniu II wojny światowej znalazł się w granicach Polski, strona polska stała się sukcesorem spuścizny materialnej miasta, a co za tym idzie, również utraconych zbiorów artystycznych.

Obiekt po wojnie został uznany za zaginiony, a dzieło zostało zarejestrowane w bazie strat wojennych Ministerstwa Kultury i Dziedzictwa Narodowego jako strata Muzeum Narodowego we Wrocławiu. Karta obrazu została także udostępniona na stronie internetowej ministerstwa poświęconej stratom wojennym www.dzielautracone.gov.pl.

Dzieło odnalezione i odzyskane

Dzieło zostało odnalezione w lutym 2017 r., kiedy to MKiDN zostało poinformowane, że wystawił je na internetowej aukcji antykwariat z Pensylwanii w USA. Po potwierdzeniu tożsamości obiektu, o sprawie zostało poinformowane FBI, które w krótkim czasie zabezpieczyło obraz.

Nadal zaginiony pozostaje drugi obraz Roberta Śliwińskiego „Wiejski strumyk”, zakupiony do kolekcji Śląskiego Muzeum Sztuk Pięknych we Wrocławiu razem z „Ulicą wraz z ruiną zamku”.

 

Źródło: MKiDN




GENIALNE! Sztuczna inteligencja rozpozna bakterie po ich wyglądzie!

GENIALNE! Sztuczna inteligencja rozpozna bakterie po ich wyglądzie!

Zdjęcie z mikroskopu optycznego wystarczy, aby rozpoznać gatunek bakterii. I to bardzo szybko – w ciągu kilku sekund – uważają naukowcy z Krakowa. Do rozróżniania bakterii zaprzęgli algorytmy sztucznej inteligencji.


Pacjentka przychodzi do ginekologa z objawami zakażenia dróg rodnych. Lekarz pobiera wymaz – i zamiast odsyłać go do laboratorium, gdzie analiza potrwa nawet kilka dni – robi zdjęcia próbki pod mikroskopem optycznym, po czym wprowadza je do programu. W ciągu kilku sekund dostaje wynik z identyfikacji i wie, z jakimi mikroorganizmami ma do czynienia. W trakcie tej samej wizyty może zaproponować leczenie.

Tak mogłaby wyglądać diagnostyka mikrobiologiczna, gdyby udało się zrealizować pomysły badaczy z Uniwersytetu Jagiellońskiego i Politechniki Krakowskiej. Naukowcy chcą, aby bakterie rozpoznawane były po wyglądzie dzięki algorytmom głębokiego uczenia (deep learning). Badania ukazały się we wrześniu w czasopiśmie PLOS ONE.

DŁUGA DROGA DO DIAGNOZY

Dzisiaj proces jest znacznie dłuższy. Współautorka badania, dr hab. Monika Brzychczy-Włoch z Katedry Mikrobiologii Collegium Medicum UJ opowiada, że pobraną od pacjenta próbkę – np. wymaz ze zmiany skórnej – poddaje się hodowli (namnaża się mikroorganizmy). Potem izoluje się szczepy patogenne (chorobotwórcze). Z nich z kolei wykonuje się preparat barwiony metodą Grama, który diagnosta laboratoryjny ocenia za pomocą mikroskopu optycznego. Jest to dopiero pierwszy krok w identyfikacji gatunkowej izolowanych bakterii.

Obecnie ocena preparatu przez diagnostę trwa około kilkunastu minut, a uzyskane w ten sposób informacje są bardzo ograniczone. Określane są tylko dwie cechy: kształt mikroorganizmu (np. forma kulista lub cylindryczna), a także typ barwienia – czy to bakteria Gram-dodatnia czy Gram-ujemna (są inaczej wybarwione). „Na tym kończymy ocenę preparatu. Nie jesteśmy w stanie określić gatunku ani nawet rodzaju wyizolowanych bakterii” – opowiada Monika Brzychczy-Włoch.

Tymczasem algorytm komputerowy z mikroskopowego zdjęcia bakterii może wyciągnąć znacznie więcej informacji, niż człowiek oglądający ten sam obraz. Trzeba jednak „nauczyć” komputer rozróżniania bakterii.

SIEĆ, KTÓRA UCZY SIĘ NA WŁASNYCH BŁĘDACH

„Wykorzystujemy najnowsze mechanizmy analizy obrazu – głębokie sieci konwolucyjne. Takie sieci wymagają bardzo wielu obrazów, żeby mogły nauczyć się rozwiązywać zadany problem” – mówi dr Bartosz Zieliński z Wydziału Matematyki i Informatyki UJ. Podaje przykład, że taka sieć potrzebowałaby około miliona obrazów, by precyzyjnie rozróżniać gatunki bakterii. „A my mieliśmy tylko 660 zdjęć – po 20 dla każdego z 33 analizowanych gatunków” – opowiada dr Krzysztof Misztal z WMI UJ.

Naukowcy wykonali jednak sprytny ruch. W swoich badaniach zastosowali sieć już wstępnie przyuczoną do rozpoznawania obrazów. Była to sieć wytrenowana wcześniej zdjęciami obiektów – takich jak kwiaty czy samochody. „Sieć umiała już więc ekstrahować pewne cechy niezbędne do klasyfikacji zdjęć. Mając taką sieć, douczyliśmy ją rozpoznawania zdjęć nowego typu – bakterii. To na razie jedyne możliwe podejście z uwagi na to, że uzyskanie miliona zdjęć bakterii o potwierdzonej identyfikacji jest aktualnie poza naszym zasięgiem” – mówi dr Zieliński.

Zadziałało. Algorytm rozróżnia gatunki bakterii nawet bardzo podobne do siebie – takie, których nie jest w stanie rozróżnić człowiek na podstawie obrazu mikroskopowego.

PROSIMY O DOKARMIANIE ALGORYTMU!

Na razie sieć umie rozpoznawać 33 gatunki, w tym bakterii tlenowych i beztlenowych, a także pojedyncze gatunki grzybów drożdżopodobnych. To jednak dopiero wstęp do dalszych badań. „Wszystko zależy od baz danych, na których pracujemy. Jeśli zbiór będzie duży, sieć będzie myliła się bardzo rzadko, nawet przy zwiększonej liczbie analizowanych gatunków ” – mówi dr Krzysztof Misztal.

Na razie algorytm jest w stanie określić, z jakim gatunkiem ma do czynienia, gdy analizuje obraz zawierający tylko jeden typ mikroorganizmu. Etapy namnażania i izolowania są więc nadal konieczne. Kolejnym krokiem będzie jednak nauczenie algorytmu rozpoznawania bakterii znacznie szybciej – bezpośrednio w materiale pobranym od pacjenta. Zdaniem naukowców z UJ jest to wykonalne. Wymaga jednak rozbudowania bazy danych i dalszych prac nad zaproponowanym rozwiązaniem.

Dr Bartosz Zieliński dodaje: „Na razie nie ma takiej globalnej bazy zdjęć różnych gatunków bakterii. Naszym marzeniem byłoby stworzenie systemu internetowego, dzięki któremu zespoły z całego świata mogłyby łatwo wysyłać nam zdjęcia drobnoustrojów. A my byśmy je klasyfikowali. Potem tymi zdjęciami douczalibyśmy naszą sieć” – opowiada dr Zieliński. Badacze z UJ chcą zawalczyć o grant badawczy, dzięki któremu zbiorą dużą liczbę zdjęć i usprawnią zaproponowany algorytm.

Autor: Ludwika Tomala

PAP – Nauka w Polsce