Si vous abordez n’importe quelle personne de science relativement en ligne et intéressée par les soins de la peau, la discussion tournera presque inévitablement vers le blog Lab Muffin Beauty Science. C’est parce que, pour beaucoup de gens, sa créatrice, la Dr Michelle Wong, est devenue le visage et la voix de la science de la beauté. De la déconstruction de la mauvaise information sur la science de la beauté à la conviction à elle seule de milliers de personnes qu’il faut mettre du sunscreen tous les jours pour protéger sa peau, son influence en tant que communicatrice scientifique est énorme. Ce que fait le Dr Wong est extrêmement important. Elle est titulaire d’un doctorat en chimie et est une communicatrice scientifique professionnelle, travaillant sur les principales plateformes sociales. Elle a percé le code de la communication avec les gens sur la beauté. Elle corrige les mauvaises informations, utilise sa formation en chimie pour recommander des produits, décompose les études et discute de l’efficacité des ingrédients spécifiques, tout en maîtrisant parfaitement les rouages des médias sociaux. Mettre l’accent sur le Dr Wong (qui compte plus d’un million de followers sur ses comptes Instagram, Tiktok, Twitter, Facebook et YouTube, sans compter les nombreuses personnes qui lisent son blog) soulève une question simple : pourquoi est-il si difficile de trouver de bonnes informations concrètes sur la science des produits de beauté ? « Quand les choses s’adressent davantage aux femmes, les gens ont tendance à penser que c’est plus futile et à y prêter moins d’attention », explique le Dr Wong dans une interview avec WIRED. « Une partie de cela vient de l’idée que les femmes ne se soucient pas de la science. » Mais ce n’est pas tout. L’industrie de la beauté fait face à des défis uniques en ce qui concerne l’accessibilité des données scientifiques. « L’industrie des cosmétiques a toujours été un jardin clos », explique le Dr Wong. « Beaucoup de recherches en beauté ne font jamais l’objet d’une évaluation par les pairs. Ce sont toutes des données internes de l’industrie. »
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