如何评价明星胡笑的朋友圈文章 《我找到了中国 PM 2.5 的真正源头（是转基因粮食的推广种植）》？
首先，从文章的核心观点来看，胡笑提出了一个相当惊人的论断：中国PM2.5的真正源头是转基因粮食的推广种植。这个说法与目前主流的科学认知存在巨大的偏差。科学界普遍认为，PM2.5（细颗粒物）的形成是多种因素综合作用的结果，主要包括工业排放（燃煤、汽车尾气、制造业）、农业活动（化肥、农药使用、畜牧业排放）、城市化进程（建筑扬尘、交通）、以及自然因素（如沙尘暴）等。其中，燃煤和工业排放常被认为是主要的贡献者。
胡笑的观点将PM2.5的源头直接且唯一地指向了转基因粮食种植，这是一个非常极端的论证。要支撑这样一个论点，需要非常有力的科学证据链条来证明转基因粮食的种植过程中，能够产生大量的、足以构成PM2.5主要来源的颗粒物，并且这些颗粒物具有特定的化学成分，能够解释当前在中国广泛存在的PM2.5污染特征。
然而，从目前公开的、经过同行评审的科学研究来看，并没有证据能够支持转基因粮食种植是PM2.5的“真正源头”。事实上，转基因作物本身是一种生物技术，通过改变作物的基因来获得某些特性，例如抗虫、抗除草剂等。在种植过程中，其对环境的影响主要体现在对土壤、水、生物多样性等方面，这些方面有其独立的科学研究和评估体系。将转基因种植与空气颗粒物污染直接挂钩，并且声称是“真正源头”，这在科学上是缺乏依据的。
其次，我们再来看看文章的论证方式。通常一篇有说服力的文章，尤其是涉及科学议题的，会提供数据、实验证据、专家引述、以及严谨的逻辑推理。然而，从已公开的信息来看，胡笑的这篇文章似乎更偏向于一种主观的联想和推理，而非基于科学实证。例如，文章可能提到转基因作物在生长过程中会产生某种“粉尘”或“挥发物”，然后将其与PM2.5的构成成分进行联系。但这种联系需要大量的定量研究来支撑。简单地说，转基因作物生长会产生植物体本身的微小颗粒物是正常的，但这些颗粒物是否足以成为PM2.5的主要来源，以及与普遍认知中的PM2.5成分是否有显著差异，都需要严格的科学实验来验证。
再者，作为一篇在朋友圈传播的文章，其影响力不容忽视。明星的言论往往带有很高的关注度和传播力。当一个公众人物，尤其是以“找到真正源头”这样具有结论性、甚至可以说是“揭秘”式的语言来表达某个观点时，很容易吸引到那些对现有解释不满意，或者对某些议题有特定担忧的群体。这种传播方式，如果缺乏科学的严谨性作为基础，则可能造成误导。尤其是在社会大众对空气污染问题高度关注，同时对转基因技术存在一些未知和疑虑的情况下，这样一篇文章很容易被放大，形成不准确的社会认知，甚至引发不必要的恐慌或抵触情绪。
我们可以想象一下，这篇文章的论证过程可能包含了以下几个环节（尽管具体细节未知，但可以推测）：
提出一个“怀疑”： 作者可能因为某种原因（例如观察到转基因作物种植区与空气污染的关联，或者听信了某些非主流的观点）而产生了对转基因粮食的怀疑。
寻找“证据”或“联系”： 作者可能会寻找一些表面上的联系来支持自己的观点。比如，某种农药的使用、某种作物的生长特性，或者与某些空气监测数据进行粗略的关联。但这种关联很可能是相关不等于因果，或者忽视了其他更主要的因素。
进行“推断”： 基于这些“证据”或“联系”，作者做出一个结论性的推断，将转基因粮食种植定性为PM2.5的“真正源头”。
利用影响力传播： 作为明星，将其观点通过个人社交平台发布，从而获得广泛的传播。
然而，从科学的角度来看，要论证一个复杂的环境污染问题，需要的是严谨的科学方法：
数据收集与分析： 需要收集大量的、跨区域的、长时间的空气质量监测数据，以及不同来源的排放清单数据。
化学成分分析： 需要对PM2.5的颗粒物进行详细的化学成分分析，确定其来源的化学指纹。
模型模拟： 利用大气化学传输模型，模拟不同排放源对PM2.5浓度的贡献。
现场采样与实验： 对疑似污染源（如农田、工业区）进行现场采样和环境监测，评估其排放能力。
同行评审： 任何科学发现都应该经过同行评审，以确保其科学性和可靠性。
如果胡笑的文章没有经过上述严谨的科学论证过程，那么它的科学价值就非常有限。更进一步说，如果它仅仅是在朋友圈发布的个人观点，没有经过任何形式的科学验证，那么将它视为一种“揭秘”或“真相比重”的信息，是相当危险的。
总而言之，明星胡笑的这篇朋友圈文章，虽然可能出于作者本人对环境问题的关心，或者试图引发公众对空气污染源的思考，但其核心观点在科学上缺乏足够的支持，并且使用了可能具有误导性的论证方式。在一个信息爆炸的时代，公众人物的言论对社会认知有着重要影响，因此对于这类观点，我们应该保持审慎的态度，并鼓励基于科学事实的讨论，而不是简单地采信缺乏严谨论证的结论。
如果真的要评价这篇文章，我会说：这篇文章提出的观点非常大胆，也触及了公众关心的环境问题，但其论证过程显得单薄且缺乏科学依据。将一个复杂的社会和环境问题（PM2.5污染）简单地归咎于一个单一且在科学上不被普遍认可的原因（转基因粮食种植），这种做法不仅难以令人信服，更有可能对公众的认知造成误导，甚至引发不必要的社会恐慌。在科学研究尚未证实之前，我们应持保留态度，并鼓励基于数据和事实的严谨探讨，而非草率的结论。
网友意见
一直以来我很反感所谓中国人缺乏相像力的论调，这完全是一派胡言！
李天一被抓，天一股份大跌；
章子怡情变，獐子岛涨停；
情人节，东方宾馆和海南橡胶涨停；
文章出轨，伊利股份大涨；
奥巴马当选，澳柯玛涨停；
希拉里败选，西仪大跌；
川普当选，川大智胜大涨；
同志们，这些都是鲜活的例子啊！
看完这篇文章，我和我的小伙伴都惊呆了!
胡笑的作品不仅属于乱用相关性的问题，还涉及到了用错误数据来误导的问题，唉。
————相关性和因果性—————
相关就是两个数据有所关联，一般统计上会用相关系数等来描述，而不是简单的肉眼看过去；
因果是真正的有先后和导致事件的关系，需要十分严格的论证。
做数据对比的时候，一定要分清楚因果性和相关性，如果分不清二者，就容易陷入一个奇葩的逻辑。
比如我经常说一个典型的逻辑谬误笑话：吃冰棍会导致人淹死。
夏天来了，大家喜欢吃冰棍（也有土豪要吃雪糕），然后夏天淹死的人比较多，所以，吃冰棍会导致淹死。
这个推理看起来好像的确那么回事，可是总觉得怪怪的。
这就是因果性和相关性的问题。
这种逻辑谬误，是朋友圈常见的类型之一，比起那种天冷了多喝热水的中央空调答案，这类答案更具有欺骗性，因为他们往往采取真实的数据，权威的来源，但是最后得出了一个奇葩的谬论。
我可以随便找几个这种问题
比如：某统计学专家发现，他儿子出生后，中国的GDP逐年攀升，他得出结论，他儿子的出生导致了中国经济的腾飞。（你儿子是他吗？）
—————————————胡的作品相关性——————————
回到这个问题
作者首先发现了PM2.5污染地图和农业种植地图的符合，其实就是这种类型。
我们发现：既没有严格的数据对比，又缺乏相应的计算过程，就这么肉眼看过去，似乎不妥。事实上，你看像那一嘎达黄色的，难道也是有转基因的缘故？
其实，不只是农业种植，我还能给你找出几个内容。
——“绿化是PM2.5的罪魁祸首”——
中国的最大叶面积指数地图，大概可以代表绿化问题
leaf area index，是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。即：叶面积指数=叶片总面积/土地面积。
这个图基本和pm2.5符合，于是你可以得出，植被是导致PM2.5的关键，绿化越好，pm2.5越严重。
所以，把树木草地全部挖掉，这样才可以降低PM2.5。
——啪啪啪乃万恶之源——
万能的地图啊，搜索计生用品，这种随处可见的路边小店
结果地图如下，竟然和PM2.5有关
哎了我去，这啪啪啪还会造成PM2.5啊，空气中巨量的荷尔蒙一定是核心因素。
所以，为了祖国，大家还是清心寡欲吧，单身的朋友多骄傲，能为祖国省套套。
———中国公共厕所分布———
后来想了想，要不看看这公共厕所吧（为什么会想到公共厕所呢？我也好奇）
一看不要紧，我勒个去，竟然和中国PM2.5的分布十分一致
看来这五谷轮回之地是导致PM2.5的重要原因之一啊。
大家你们应该少上厕所，这样就可以缓解环境压力了。
今天，你憋了没？
————————————————————
————重要原因————
其实，这个地图之所以会出现这种指数，很重要一条是著名的 胡焕庸线 ，是中国地理学家胡焕庸（1901-1998）在1935年提出的划分我国人口密度的对比线 。嗯，那个时候，还是民国时候。胡老提出的这张图，直到今日，依然有很大的指导意义。
这条线的分布会和很多事情重合，毕竟，人才是很多因素的第一位，只要有人口了，那么，一切跟随的因素都会过去。
比如水污染，比如各种日用品消费，比如汽车销量，网民分布啊之类的，估计愿意做，计生用品分布也一样。
做统计分析的，经常看到各种数据分布类似的图片，千万不要大惊小怪。所以，胡笑的这个分析，所谓的“相关性”，其实就那么回事。
抛开这一点吐槽外，我比较好奇的是这个
—————————转基因数据来源———————————
作者原文中提到的转基因种植分布图，我十分好奇。
要知道，目前中国，目前国家批准的转基因分为三种类型：允许种植2种，允许进口5种和已淘汰2种。
——第一种是农业部批准在中国种植的转基因作物—— 目前只有两种：棉花和番木瓜。 已完成审批，未进入商业化种植，正在实验状态的有两种：水稻，玉米。
——第二种：批准进口用作加工原料的转基因作物—— 目前有以下几种：大豆、玉米、油菜、棉花和甜菜。
——第三种：被淘汰的转基因作物：甜椒、番茄—— 两者曾经在中国种植，现在已经淘汰
也就是说，在中国，只有转基因棉花和番木瓜才允许种植，其他的什么玉米小麦棉花大豆均是不允许种植的。好几起转基因私自种植还引起了不小的风波。
那么你是如何得到这个地图分布的？如果是这样，直接打电话给农业部，包你赚个金盆满钵
今年光是农业部通告的就有好几次，还都是科研单位
所以，这种情况下，胡笑的作品不仅属于乱用相关性的问题，还涉及到了用错误数据来误导的问题，唉。
另外，胡笑是谁？ ———补充———
其实除去胡笑这种错误逻辑外，还有一种常见的逻辑是
样本选取的问题 央视记者春运时去火车上采访，询问了一位大妈，"你买到春运车票了吗？" 大妈激动地说道："买到了！" 记者又采访了一对小情侣，"你们买到春运火车票了吗？" 小情侣高兴地说道，"我们也买到了！" 记者又陆续采访了好几位旅客，大家纷纷表示买到了春运车票... 《我国春运火车票一票难求的局面得到了大大的改善》
哈哈，这个就是典型的样本选取问题
类似的还有：惊呆了，新中国建立以后出生的人，竟然没有一个活到100岁，而我们认为民不聊生的晚清和民国时代，有很多九十岁甚至百岁老人。
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