（在你问他是谁之前），博安农是牛津大学的分子生物学博士，Science和Wired的撰稿人，也是个脑洞很大的奇葩。他的个人网站列出了他曾干过的一些大事——以“实验”和“结果”的形式。
所以，他这次又干了什么呢？
事情的起因是这样的。2014年，两位德国电视记者，彼得·翁嫩肯（PeterOnneken.）和黛安娜·勒布尔（DianaLbl），想拍个关于减肥食品业界的纪录片。
翁嫩肯研读了欧洲的S3膳食指南，发现许多制定指南的专家受雇于减肥公司或食品公司，并在指南中推荐雇主的特定膳食。他们私下联系了其中的几位专家，有人承认某些研究做得不够好——这有点太轻描淡写了，翁嫩肯觉得有些研究简直就是垃圾。而这些垃圾研究被冠以科学之名，登上媒体头条，在全世界广为传播，然后一些奇怪的膳食就能大卖特卖……
于是，翁嫩肯就找到了博安农商量：单纯揭露批判，总觉得力度不够，不如我们按照这些套路，自己动手搞个垃圾膳食研究？
这种闷声发大招，搞个大新闻的事情，博安农最擅长了！_(:зゝ∠)_
说干就干，步骤如下——
翁嫩肯本来想搞个“啤酒有益身心”的研究。然而，他们的纪录片计划在德法两国播放，而法国对于电视上播放的喝酒内容，有很多法律规定……于是啤酒出局。
冈特·弗兰克（GunterFrank）医生是这次“研究”的主持者，他提出了一个新的“研究结论”——黑巧克力有助减肥。弗兰克说，人们对于难吃的东西有种朴素的信仰，总觉得好吃的就是垃圾食品，难吃的就是自然灵药……其实很多时候，苦味预示着有毒啊！演化给的自保本能，就这样轻易地丢掉真的好吗？
不管怎么说，“黑巧克力很苦很难吃，所以它肯定对健康有益”，嘛，就这么愉快地决定了！
他们找了个金融分析师朋友亚历克斯（AlexDroste-Haars）来分析数据，分析师喝着啤酒干了一个周末，发现数据简！直！完！美！
对照组体重基本不变，两个试验组平均体重都轻了5磅（2千克左右），经统计检验，差别显著。而且黑巧克力组的减肥速度还快了10%，此外，黑巧克力组的健康自评分数更高。
总之，论文搞定。
一开始博安农是比较悲观的。他想，记者只要随便Google一下，就会发现论文作者所在单位“饮食与健康研究大学”（UniversityInstituteofDietandHealth）根本就不存在……记者再找个靠谱的科学家读一遍论文，就会发现结论根本站不住脚。
一个公关业的朋友告诉博安农，其实没那么难。抓住一点关键就行——记者都懒。只要你替记者把该写的东西都写好，记者们就会自动开始复制黏贴，最后发出来一篇和你的原稿八九不离十的东西。
博安农于是写了一篇给媒体专用的“新闻发布稿”，放上了大部分数据——有意没提样本数等“小瑕疵”。记者即使不读原始论文，读完这篇稿子也能动笔写了。
他还找音乐人拍了两条MV，一个男声说唱版，一个女声民谣版，主题都是《巧克力变身》（TheChocolateTransformation）——还记得吗，这家伙是“跳出你的PhD”舞蹈大赛的组织者。
万事俱备，只欠鱼群。
欧洲发行量最大的报纸——德国图画报（Bild）是第一条上钩的鱼，他们发表了《吃巧克力能保持身材纤细》。
没多久，印度、爱尔兰、美国、澳大利亚的多家媒体都报道了这一“发现”，其中不乏赫芬顿邮报这样的大媒体。
嘛……毕竟其他人都是正常人……
博安农的垃圾科学究竟为什么钓到了那么多鱼？人们常说，最厉害的谎言就是99句真话里掺一句谎言，但其实现在的谎言更上层楼：通过99个事实得出一个结论，最后的结论偏偏不是真实。坏科学的杀伤力恰恰就在于此。
博安农骗过期刊又骗过媒体的第一个秘密是统计分析。
宏观经济学里有个古德哈特定律（Goodhart'slaw），一项指标一旦成为政策制定的依据，便会立刻丧失其原有的信息价值。统计学的p值也是如此，这原本是一个用来衡量“某命题是否很可能为真”的指标，但随着p值成为发表论文的“快捷通道”，很多人便开始改动实验设计、删改实验数据、重复多次实验——只为一个小于0.05的p值。
当博安农自己揭露这个骗局时，他写道：“一条肮脏的科学小秘密：假如你在一小群人身上测量一大堆数据，你基本上肯定能得到‘统计上显著’的结果。我们给15个人测了18项指标——体重、胆固醇水平、钠、血中的蛋白水平、睡眠质量、总体健康状况等等。这样的研究设计，就是得到假阳性结果的秘诀。”
“我们其实不知道会出现怎样的结果——完全可能是巧克力改进睡眠、巧克力降低血压——但我们知道，我们有很大机会（>60%）至少拿到一个‘统计上显著’（也就是p<>
哥伦比亚大学的统计学教授安德鲁·杰尔曼（AndrewGelman）认为，博安农还估低了，因为他只把测量18项指标当成18个单独的测试来算。事实上，任何两项指标都可以被拿出来比较，还可以单看某个分组的各项指标，考察指标之间的相互作用……这样的多重比较，让拿到‘统计上显著’的几率远不止60%。
第二个秘密则藏在样本数量里。
博安农自己写道，“我们的研究注定不靠谱，原因就在于样本数量太少，这就放大了不可控因素的影响。举个例子，女性在月经周期中体重波动就可以高达两千克，这就已经远超过我们那两个试验组之间的体重差异了。正是因此，才需要很多人的大样本，还要平衡好不同组里的年龄和性别组成（我们当然没理这事）。”
忽然想起了塞拉利尼的“转基因玉米致癌”论文：同样发表在名声一般的开放获取期刊（OA）上，同样是样本量小而分组多——能不能少一点统计套路，多一份科研真诚？
博安农还写，“幸运的是，在这些问题上，科学家们变得越来越明智了。有些期刊正试着慢慢淘汰p值检验，推动科学家养成更好的习惯。现在几乎没人会正眼看样本量低于30的研究。知名期刊的编辑都懒得把这样的稿子送审，直接就会拒掉。但是，也有很多期刊比起声誉，更看重金钱。”
博安农对此的回应是：“啊如果真的撤稿了我一定要把600欧元要回来！”
他做这一切，只为了告诉全世界的媒体——这样的研究根本就不该出现在媒体上！没有传播，就没有伤害！
“如果科学家做了个屎一样的研究，但没人听说，那就没人受害。英国小报说火星上有恐龙，那无所谓。但有些人真的需要减肥，需要饮食干预，而很多被报道出来的研究对他们毫无帮助。”
而博安农想告诉全世界媒体的是，膳食科学，是一门科学。
“假如一个膳食研究不提样本数多大，或者说了个惊人的结论，然后只说差异在‘统计上显著’，却不跟你说差异到底多大，你就该开始思考这是为什么。”
“但大多数时候，我们记者没有去追问。这很令人遗憾，因为如今的记者已成了现实生活中的同行评议系统。当我们未能尽忠职守，世界就会被坏科学淹没。”