フアナ・サマーズ、ホスト：
NPRのScience Podcast、Short WaveからのScience News Roundupの時間。ショーの2人のホスト、エミリー・クォンとレジーナ・バーバーが加わりました。こんにちは、すべて。
エミリー・クォン、署名：こんにちは、フアナ。
レジーナバーバー、署名：ねえ。
サマーズ：わかりました、それで、もう一度、あなたは私たちにあなたの目を引いた3つの科学物語を持ってきました。彼らが何であるか教えてください。
バーバー：はい。 OK、ビデオゲームMinecraftを使用して、人間がどのように学習するかを研究しています。
KWONG：科学で古典的なローマパスタ料理を完成させます。
理髪師：そして、ますます多くの若者が結腸直腸癌を患っている理由についての考えられる理由。
Summers：OK、今週はたくさんの範囲があり、多くのオプションがあります。
バーバー：ええ、確かに。
Summers：そして明らかに、あなたはあなたがビデオゲームのストーリーを持っているので、あなたが話していることを知っていました。できれば、Minecraftから始めたいです。
KWONG ：（笑）。
バーバー：はい。
Summers：もちろん、子供たちの間で特に人気のあるビデオゲームに基づいて、非常に人気のある映画に基づいています。
BARBER：ええ、非常にブロック状のグラフィックスと落ち着いた音楽があります。そして、ゲームの目標の1つは、この広大な風景、鉱業、建築材料、宝石、食べ物の周りにリソースを集めることです。
夏：そうです。私はこれに精通していますが、学習プロセスについて何を教えてくれるか知りたいですか？
バーバー：ええ。
KWONG：社会学習について多くのことを伝えることができます。 Nature Communications誌の研究では、個別に学習する方法と、作成されたMinecraft環境で特定の目標を持つ100人以上の参加者を見ることで、社会的に学習する方法を研究することとの間のこのギャップを埋めようとしました。
BARBER：具体的には、研究の主任研究者であるCharley Wuは、人間の成功は個々の脳だけではないという議論に興味があると言いました…
チャーリー・ウー：むしろ、それは互いに社会的および文化的に学ぶ能力の力です。
KWONG：私たちは一緒に強くなります、フアナ。
夏：（笑）。
バーバー：はい。
Kwong：そして過去に、これら2つの学習モード – あなた自身または他の人を模倣した – は、ほとんどが単独で研究されていました。それはどちらかでした。
サマーズ：しかし、私はこの研究ではそうではないと思いますか？
Kwong：いいえ、いいえ。そのため、この研究では、研究者は、Minecraftプレーヤーが他のプレイヤーを模倣することが多かれ少なかれ有利になるいくつかのシナリオを作成しました。
BARBER：いくつかのシナリオでは、報酬がクラスター化され、それが互いに対話して社会的に学ぶ必要があるプレーヤーの量を変えました。そして、研究者が見つけたのは、最も成功したプレーヤーが、個々の採掘を切り替え、状況がそれを求めたときに社会学習を使用するなど、最も適応的であったことです。
KWONG：Charleyと彼のチーム、彼らはこれらすべてのシナリオを分析し、各プレイヤーが画面で見たものを取り入れて、非常に良い程度の正確さを予測できるコンピューターモデルを作成しました。
サマーズ：わかりました、でも彼はそれとはどういう意味ですか？
BARBER：それは、個々の学習と社会的学習が互いに情報を提供していることを意味します。そして、そのように、両方の間の切り替えの間の柔軟性は、本当に成功するための鍵です。そして、それは実際に新しいです。また、Minecraftを使用してそれもユニークです。
ナタリア・ヴェレス：それは伝統的な心理学実験とは本当に違って見えます。そして、それは、人々が情報を直接収集したり、他の誰かをコピーすることを選択している本当にシンプルな環境に人々を置くときに見逃している社会学習のダイナミクスについて何かを教えてくれます。
KWONG：これは、研究に取り組んでいない別の認知科学者のナタリア・ヴェレスです。そして、彼女はそれについてクールな何か他のものを指摘しました。ビデオゲームは子供たちの間で非常に人気があります。彼らはしばしば会って、そうでなければ持っていないかもしれない社会的つながりを構築する場所です。
BARBER：そして、研究が現代の社会的相互作用のようなこれらに留まることが重要です。
夏：とても面白い。また、私に非常に人気のあるビデオゲームを指摘します。
バーバー：ええ。
夏：（笑）。
理髪師：同じ。同じ。
KWONG：この部屋に3人、人気があります。
Summers：大丈夫、次のものに移ります – 私が非常に投資した物語、多分私は空腹だからです。パスタについてです。ここで何について話しているのですか？
Kwong：電話してください。
夏：ヤム。
KWONG：それで、その料理、それはとても良いです。パスタ、黒胡pepper、ペコリーノのロマノチーズの交響曲の組み合わせです。そして、それはGiacomo BartolucciとIvan Di Terlizziの個人的なお気に入りです。彼らは両方とも、ローマの快適な食べ物を逃す海外に住んでいる物理学者であり、他の科学者のためにこれらの大きなディナーパーティーを投げていました。
理髪師：行く、物理学。
Ivan Di Terlizzi：しかし、Cacio E Pepeの問題は、実際には多くの人にとって料理が非常に難しいことです。タンパク質の凝集があるので難しいので、これはおそらく問題の始まりのようでした。
バーバー：イヴァンは、家庭料理人が注意を払わなければ、チーズのタンパク質を一緒に凝集させる方法について話しています。
夏：あなたは本当に私のキッチンの悪夢のことについてここで話している。
理髪師：（笑）ええ。ええ、同じ。
サマーズ：それで、彼らは完璧なCacio e Pepeを作るための秘密をどのように理解したのでしょうか？
KWONG：澱粉で – 何世代にもわたって、イタリアの祖母はこれを知っています。彼らは、チーズが凝集するのを防ぐために、コーン澱粉またはポテト澱粉を水に加えており、パスタを均一にコーティングしたこのクリーミーで安定したソースを作成しました。ジャコモはそれをおばあちゃんの知識と呼んだ。
Giacomo Bartolucci：イタリアのキッチンでは、おばあちゃんはどういうわけか、常に科学的な態度を持っていましたよね？それで彼らは科学的な方法をしていました。
Kwong：GiacomoとIvanは、科学者のチーム全体とともに、お湯にチーズを追加する最良の方法を調査することを決定し、彼らは結果を液体の物理学ジャーナルに発表しました。
Summers：本当にあなたが使用できるニュース。彼らは何を見つけましたか？
バーバー：したがって、デンプンの重要なしきい値があり、その上にソースが分離しないので、それは1％です。したがって、チーズの質量と同様に、1％の澱粉濃度を下回ると、チーズの塊が得られます。そして、理想的な比率は2.5％です。
夏：レシピが必要です。エミリー、助けてください。それはどういう意味ですか？
KWONG：あなたがあなたの家のキッチンにいるとき、フアナ、あなたが追加しているなら、たとえば、160グラムのペコリーノチーズ、最初に4グラムの澱粉をパスタの水に溶かし、端までにおいしいソースを持っています。
サマーズ：私は次に食料品店に向かっていると思います。
バーバー：ええ、間違いなく。
夏：わかりました。ここでハードピボットを作らなければなりません。
バーバー：ええ。
Summers：次に、より多くの若者が結腸直腸癌を発症しています。新しい研究では、その理由を理解するのに役立つかもしれません。エミリー、もっと教えてください。
サマーズ：待って、多くの人が大腸菌を介してぶらぶらしているだけですか？
KWONG：ええ、一部の人々はそうします。すべての大腸菌がコリバクチンを産生するわけではありませんが、それが起こった場合、コリバクチンはDNAに損傷を与え、癌変異を引き起こす可能性があります。だから彼らはリンクが何であるかに興味がありました。
BARBER：そして、この研究では、研究者は世界中のほぼ1,000人の患者のサンプルを調べ、研究者は、コリバクチンが70歳後に人々が診断されたときよりも早期発症症例で3倍以上一般的なDNA変異を残したことを見ました。
サマーズ：ああ、面白い。だから人々がかなり若いとき、それは…
KWONG：ええ。
夏：…私たちが思うように、人生の後半ではなく、20代または30代で結腸癌を発症するために人々を潜在的に追跡するだろうと思います。
Kwong：潜在的に、ええ。この研究は、コリバクチンが唯一の原因であることを証明するものではありませんが、確かに強力な関連性です。
理髪師：そしてその知識は力です。このリードを使用すると、研究者は、なぜこれらの変更が起こっているのか、他の要因が重要である可能性があるなどの大きな質問をすることができます。そして、私たちの環境、私たちのライフスタイル、または食事の側面がある場合、それらはこれらの微生物を異なって振る舞わせる可能性があります。
サマーズ：それは、NPRのサイエンスポッドキャストショートウェーブのレジーナバーバーとエミリークウォンです。新しい発見、日常のミステリー、見出しの背後にある科学については、今すぐフォローしてください。お二人に感謝します。
Kwong：ありがとう、Juana。
バーバー：ありがとう。ありがとう。
（音楽のサウンドバイト）
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