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Twitter पर एक शोधपत्र कभी काफ़ी चर्चा में था। यह ऐसा शोधपत्र था जिसमें machine learning की मदद से शब्दों को व्यवस्थित करके शब्दों के अर्थ पर सांस्कृतिक प्रभावों का अध्ययन किया गया था। ज़्यादातर लोगों की प्रतिक्रिया व्यंग्यात्मक थी—जैसे कि यह digital chauvinism है, और वे समझ नहीं पा रहे थे कि engineers पहले से मौजूद चीज़ को खोजकर क्यों 'anthropology' को कोई नई खोज बताकर शोर मचा रहे हैं।

लेकिन उस शोधपत्र के "engineer मित्र" वास्तव में तीन लेखकों में से सिर्फ़ एक थे। बाकी दो एक anthropologist और एक linguistics professor थे। यानी Twitter पर आलोचना करने वाले ज़्यादातर लोगों ने शोधपत्र का पहला पन्ना तक नहीं पढ़ा था, और शोधकर्ताओं की प्रोफ़ाइल भी देखे बिना उसकी आलोचना कर रहे थे।

Hacker News पर सबसे ज़्यादा upvote पाया यह लेख इसी समस्या से शुरू होता है। इसमें कहा गया है कि यह कोई एक बार होने वाली बात नहीं है; उद्धरण देते समय भी ऐसा होता है, और यहाँ तक कि दावे और निर्णय देते समय भी लोग 'मूल पाठ को एक बार भी पढ़े बिना' बातें करते हैं। लेख में इस समस्या पर विस्तार से लिखा गया है.

जैसा कि यह लेख मूल स्रोत के महत्व पर ज़ोर देता है, उसी भावना के साथ इस लेख का पूरा पाठ पढ़ने की सिफारिश की जाती है।