Dinge, die durch das Essen von Schokolade beeinflusst werden sollen: Herzgesundheit, Blutdruck, geistige Gesundheit und so weiter. Diese Woche, sagt Franz Messerli im New England Journal of Medicine, soll der Schokoladenkonsum die Gewinnchancen eines Nobelpreises beeinträchtigen. Die Verbindung ist keine persönliche: Dieser zusätzliche Schokoriegel wird Sie wahrscheinlich nicht über den Tisch bringen, um endlich für Ihr wahres Genie anerkannt zu werden. Vielmehr, so die Associated Press, "knüpft die Studie den Schokoladenkonsum an die Anzahl der Nobelpreisträger in einem Land an und legt nahe, dass dies ein Zeichen dafür ist, dass der süße Leckerbissen die Gehirnleistung steigern kann."
In der Studie erklärt Messerli:
Höchstwahrscheinlich liefert die Schokoladenaufnahme in dosisabhängiger Weise den reichlich vorhandenen Nährboden, der für die Keimung der Nobelpreisträger benötigt wird. Offensichtlich sind diese Ergebnisse nur hypothesenbildend und müssen in einer prospektiven, randomisierten Studie überprüft werden.
Der gute Doktor legt einen ausgeklügelten Mechanismus dar, wie sich diese köstliche Verbindung abspielen könnte. In der Zeit :
ocoa enthält Flavanole, pflanzliche Verbindungen, die in früheren Studien zur Verlangsamung oder Umkehrung des altersbedingten kognitiven Rückgangs geführt haben.
Daher lautet die Idee: Mehr Schokolade zu essen bedeutet weniger kognitiven Verfall, bedeutet mehr Nobelpreisträger. Es gibt nur einen Haken. Wenn es noch nicht klar war, macht Messerli nur Spaß. Frederick Joelving für Reuters: "Messerli sagte, die ganze Idee sei absurd, obwohl die Daten legitim sind und einige Lehren über die Fehlbarkeit der Wissenschaft enthalten."
Der Grund, warum Messerli seine Choco-Nobel-Verbindung veröffentlichte, laut Popular Science, war, die medizinische Forschung im Allgemeinen stärker zu thematisieren.
Die Korrelation hier ist natürlich falsch, und genau deshalb wurde die Studie veröffentlicht. Der New Yorker Arzt Franz Messerli bemerkte die Korrelation und veröffentlichte die Studie, um zu zeigen, dass p-Werte - ein statistisches Instrument, mit dem fast alle medizinischen Studien die Richtigkeit der von ihnen beschriebenen Kausalzusammenhänge belegen - ernsthaft fehlerhaft sein können.
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