Paper Ten simple rules for getting started on Twitter as a scientist

Twitter is one of the most popular social media platforms, with over 320 million active users as of February 2019. Twitter users can enjoy free content delivered by other users whom they actively decide to follow. However, unlike in other areas where Twitter is used passively (e.g., to follow influential figures and/or information agencies), in science it can be used in a much more active, collaborative way: to ask for advice, to form new bonds and scientific collaborations, to announce jobs and find employees, to find new mentors and jobs. This is particularly important in the early stages of a scientific career, during which lack of collaboration or delayed access to information can have the most impact.

For these reasons, using Twitter appropriately can be more than just a social media activity; it can be a real career incubator in which researchers can develop their professional circles, launch new research projects and get helped by the community at various stages of the projects. Twitter is a tool that facilitates decentralization in science; you are able to present yourself to the community, to develop your personal brand, to set up a dialogue with people inside and outside your research field and to create or join professional environment in your field without mediators such as your direct boss.

This article is written by a group of researchers who have a strong feeling that they have personally benefited from using Twitter, both research-wise and network-wise. We (@DrVeronikaCH, @Felienne, @CaAl, @nbielczyk_neuro, @ionicasmeets) share our personal experience and advice in the form of ten simple rules, and we hope that this material will help a number of researchers who are planning to start their journey on Twitter to take their first steps and advance their careers using Twitter.

Further information and the article itself can be found here.

13 tekens

De dag die je wist dat zou komen was weer daar: tijd om zoals elk half jaar verplicht het wachtwoord van mijn universiteitsaccount te veranderen. Was ik er klaar voor? Kun je dat ooit echt zijn? Ik keek naar de eisen: “Het wachtwoord moet minstens 8 tekens lang zijn. Het wachtwoord mag niet meer dan 13 tekens bevatten. Het wachtwoord moet minstens één getal bevatten. Het wachtwoord mag geen symbolen bevatten. […] Het wachtwoord kan geen deel van je (gebruikers)naam bevatten. Het wachtwoord mag geen gewoon woord of een veelgebruikte reeks tekens bevatten.”

Wacht, waarom mocht ik *@#$%^& geen symbolen gebruiken? Ik snap dat het wachtwoord niet te kort mag zijn en ik juich het natuurlijk toe dat er Fibonacci-getallen gebruikt worden voor grenzen. Maar waarom mag mijn wachtwoord in vredesnaam niet langer dan dertien tekens zijn? Wordt het opgeslagen op een heel smal ponskaartje?

Blijkbaar worden niet alle eisen even streng gehandhaafd, want het systeem accepteerde eens een wachtwoord dat het woord ‘ANGRY’ bevatte en ik heb ook wel eens delen van mijn naam gebruikt – wat goed nieuws is voor Melvin Q.D. Jugxby Schwartzkopf.

Toch is het elk half jaar weer puzzelen op een wachtwoord dat aan alle eisen voldoet en toch te onthouden is. Het regelmatig verplicht veranderen van wachtwoorden is volgens experts dan ook een slecht idee [1][2]. Gebruikers kiezen namelijk minder goede wachtwoorden als ze weten dat ze die over een tijdje weer moeten veranderen. Of ze gaan over tot een systeem met steeds hetzelfde wachtwoord met een ander getal aan het eind – wat gek genoeg niet zo heel moeilijk te kraken blijkt als eenmaal een wachtwoord gelekt is. Of gebruikers die wél braaf een moeilijk te raden wachtwoord kiezen, schrijven dit op een post-it aan hun monitor. Natuurlijk zijn er wachtwoord-managers die dit soort problemen oplossen – maar dan sta je wel weer te klungelen bij een printer waarop je je wachtwoord met de hand moet intypen.

Om het nog erger te maken zijn al die eisen aan wachtwoorden óók al een slecht idee [3]. Mensen zoeken namelijk naar manieren om zo simpel mogelijk aan de gestelde eisen te voldoen, wat juist leidt tot minder sterke wachtwoorden. De hoofdletter komt aan het begin, als een symbool verplicht is, dan doe je aan het eind een uitroepteken. Nog even ergens een cijfer erin stoppen en klaar is je W8chtwoord! De diepe ironie van dit alles is dat we, zoals Randall Munroe het ooit treffend verwoordde in zijn strip xkcd, iedereen hebben getraind om wachtwoorden te kiezen die moeilijk te onthouden zijn voor mensen, maar makkelijk te raden voor computers.

Er bestaan elegante oplossingen, zoals bijvoorbeeld diceware, waarbij je wachtwoord uit een rijtje van zes gewone woorden bestaat. Die woorden komen uit een standaardlijst van 7.776 makkelijk te onthouden woorden. Je kiest een woord door vijf keer een dobbelsteen te gooien (waarbij er niet geheel toevallig 7.776 mogelijke uitkomsten zijn) en het bijpassende woord op te zoeken in de lijst. Dit herhaal je tot je een rijtje van zes woorden hebt. Ik probeerde deze methode en kwam op ‘geheel hommel best kaars dienst aaien’. Dat lijkt me makkelijker om te onthouden én moeilijker te kraken dat het wachtwoord dat ik nu toch maar weer braaf heb verzonnen voor het komende half jaar.

Ionica bij Exact Live 2019

Welke belangrijke patronen mis je als je op de verkeerde manier naar de cijfers kijkt? Hoe voorkom je dat je verbanden in data ziet die er helemaal niet zijn? En hoe ga je om met mensen die zeggen dat het allemaal leuk en aardig is met die cijfers van jou, maar dat zij liever kijken naar wat mensen voelen? Ionica Smeets laat met praktische voorbeelden en veel humor zien wat de cijfers niet zeggen.

Paper Expert Quotes and Exaggeration in Health News: a Retrospective Quantative Content Analysis

Bossema, F.G., Burger, P., Bratton, L., Challenger, A., Adams, R.C., Sumner, P., Schat, J., Numans, M.E., Smeets, I. (2019). Expert quotes and exaggeration in health news: a retrospective quantitative content analysis. Wellcome Open Research 4, 56. doi: 10.12688/wellcomeopenres.15147.1

Background

This research is an investigation into the role of expert quotes in health news, specifically whether news articles containing a quote from an independent expert are less often exaggerated than articles without such a quote.

Methods

Retrospective quantitative content analysis of journal articles, press releases, and associated news articles was performed. The investigated sample are press releases on peer-reviewed health research and the associated research articles and news stories. Our sample consisted of 462 press releases and 668 news articles from the UK (2011) and 129 press releases and 185 news articles from The Netherlands (2015). We hand-coded all journal articles, press releases and news articles for correlational claims, using a well-tested codebook. The main outcome measures are types of sources that were quoted and exaggeration of correlational claims. We used counts, 2×2 tables and odds ratios to assess the relationship between presence of quotes and exaggeration of the causal claim.

Results

Overall, 99.1% of the UK press releases and 84.5% of the Dutch press releases contain at least one quote. For the associated news articles these percentages are: 88.6% in the UK and 69.7% in the Netherlands. Authors of the study are most often quoted and only 7.5% of UK and 7.0% of Dutch news articles contained a new quote by an expert source, i.e. one not provided by the press release. The relative odds that an article without an external expert quote contains an exaggeration of causality is 2.6.

Conclusions

The number of articles containing a quote from an independent expert is low, but articles that cite an external expert do contain less exaggeration.

[link] [PDF]

0,8%

De zon scheen, de magnolia’s bloeiden en in de sloot zwom een meerkoet naast een waterhoen. Wat een geluk dat ik die samen zag, want nu kon ik vrolijk melden dat ik een meerkoet en een waterhoen tegenkwam, terwijl ik die twee watervogels nooit uit elkaar kan houden. Toen ik hier een grapje over maakte op Twitter, bleken allerlei mensen hetzelfde probleem te hebben (‘Het zijn net Nick en Simon.’).

Die mensen bleken dan weer allemaal handige ezelsbruggetjes te hebben bedacht hiervoor. Zoals: de meerKOEt is zwart met wit, net als een koe en de waterHOEN heeft het rood van een haan. Iemand anders dacht bij de witte vlek aan kauwgom, dus moest het de meerkoet met de k van kauwgom zijn. Sommige geheugensteuntjes gebruikten een vreemde logica: ’Bij de vogel met het wit op de kop, zit er géén w in de naam.’ Of nog gekker: ‘De vogel met de witte bles heet in het Duits ‘Blässhuhn’ en dat is natuurlijk de meerkoet.’

Ontroerend dat allerlei mensen trucjes verzinnen om de namen van deze vogels te onthouden. Mijn promovendus Michiel Hooykaas doet onderzoek naar soortenkennis en hoe je daarover communiceert. Vorig jaar trok hij langs basisscholen om te kijken of kinderen gangbare Nederlandse dieren herkennen. Daarbij liet hij ruim 600 kinderen een waterhoen zien en slechts een schamele 0,8% wist de juiste naam te noemen. Sommige kinderen gokten op ‘koekoek’, ‘kalkoen’ of ‘waterkoe’. Michiel heeft iets te doen de komende jaren.

Kinderen herkennen exotische dieren als een giraffe makkelijker dan de ekster die op hun eigen schoolplein zit. Sterker nog, ze weten vaak zelfs meer over fantasiedieren. In 2002 lieten onderzoekers aan Britse scholieren plaatjes zien van dieren uit hun eigen omgeving, zoals een haas of een kever, en Pokémon-plaatjes met bijvoorbeeld Pikachu of Bulbasaur. Achtjarigen herkenden bijna 80% van de fictieve Pokémon-dieren en minder dan de helft van de echte dieren. De conclusie was dat natuurbeschermers heel wat kunnen leren van Pokémon.

Want je gaat meer houden van dingen die je kent en waarover je allerlei leuke feitjes weet. Ik denk nog vaak aan een column die Bas Haring pakweg tien jaar geleden schreef over ene Martin wiens prachtige uitzicht verpest werd door een stel elektriciteitsmasten pal voor zijn huis. Eerst baalde Martin daarvan, want hij zag liever bomen dan die stomme metalen masten. Maar toen deed Martin iets geniaals: hij besloot zich te verdiepen in elektriciteitsmasten, op zoek naar een zelfde schoonheid die hij wel herkende in bomen. Hij leerde dat er allemaal vormen en soorten masten bestonden. Zijn ergernis over de masten voor zijn raam verdween, hij zag er nu inderdaad een zekere schoonheid in. Als ik in het buitenland langs een gekke elektriciteitsmast rijd, dan denk ik altijd even aan die Martin en hoe hij daar vast iets leuks over zou weten.

Bas Haring concludeerde dat we iets kunnen leren van Martin: schoonheid ontdekken in allerlei gewone dingen door ons erin te verdiepen. Ik verheug me al op de volgende keer dat ik een meerkoet of een waterhoen zie zwemmen.

Deze column verscheen eerder in de Volkskrant

Inmiddels is de studie van Michiel Hooykaas gepubliceerd en hier te vinden.