從2017年9月28日10:00 GMT（至2017年10月5日10:00 GMT）。 4 страница

真正的小說研究需要更長的時間才能生產，並不總是得到回報。國家經濟研究局工作文件發現，總體而言，文獻中總是引用真正的非常規論文。所以科學家和資助者越來越害怕離開他們，喜歡短周轉，更安全的論文。但是每個人都遭受了這樣的困擾： NBER的報告發現，小說文章也偶爾會導致大的點擊，激發高影響力的後續研究。

化學與大氣科學的凱特琳 ·蘇斯基（ Kaitlyn Suski）寫道： “我認為，因為你必須出版才能保持你的工作並保持資助機構的快樂，所以有很多（平庸的）科學論文，沒有太多的新科學，科羅拉多州立大學博士後。

另一個擔憂：當獨立，政府或大學的資金來源枯竭時，科學家們可能會感到不得不轉而渴望通過研究來支持他們的議程。

“由於 NIH， USDA和基金會的資金有限，研究人員有義務 - 或願意尋求食品行業的支持，頻繁的結果是利益衝突。

- 紐約大學美食政治學教授馬里恩 ·恩斯特（ Marion Nestle）。

例如，大多數營養科學已經由食品工業資助 - 這是固有的利益衝突。絕大多數藥物臨床試驗都是由製藥商資助的。研究發現，私營企業資助的研究傾向於得出對贊助者更有利的結論。

最後，所有的這筆授權書寫是一個巨大的時間，吸取資源遠離實際的科學工作。特拉華大學工程研究生泰勒 ·約瑟夫森（ Tyler Josephson）寫道，許多他知道的教授花了 50％的時間撰寫贈款建議書。 “想像一下， ” 他問， “他們可以用更多的時間用於教學和研究呢？ ”

很容易看出這些資金問題如何開始惡性循環。為了更有競爭力，科學家必須出版作品。要發表作品，他們需要積極（即統計學意義重大）的結果。這給科學家帶來了壓力，挑選 “安全 ”的主題，這將產生一個可公佈的結論 - 或者更糟的是，可能會將他們的研究偏向於顯著的結果。

埃默里大學神經科學博士後，艾里森 ·伯恩斯坦（ Alison Bernstein）寫道： “當資助和支付結構與學術科學家相結合時，這些問題都加劇了。 ”

修復了科學的資金困境

現在有可能太多的研究人員追求太少的撥款。或者，正如 “國家科學院訴訟會 ”中的 2014年一樣： “目前的製度是永久不平衡的，因為它將不可避免地導致越來越多的科學家爭取有限的研究資源和就業機會 “。

滑鐵盧大學認知心理學博士候選人戈登 ·彭尼科克（ Gordon Pennycook）寫道： “現在研究經費太多，研究人員太少了。 ” “這創造出一種文化，獎勵快速，性感（可能是錯誤的）結果。

改善這些問題的一個直接的方法是政府只是增加科學可用的資金。（或者更有爭議的是減少 PhD的數量，但我們稍後會介紹。）如果國會為 NIH和國家科學基金會提供資金，那麼這將為研究人員帶來一些競爭壓力。

但是到目前為止還沒有。資金將永遠是有限的，研究人員將永遠不會得到空白支票來資助其夢想中的風險科學項目。所以其他改革也將是必要的。

一個建議：為融資過程帶來更多的穩定性和可預測性。肯尼亞大學神經生物學教授保羅 ·墨菲（ M. Paul Murphy）寫道： “NIH和 NSF的預算將會隨著國會的變化而變化，這使得機構（和研究人員）不可能製定長期計劃和承諾。 “明顯的解決方案是簡單地使 [科學資金 ]成為一個穩定的方案，其年增長率以某種方式與通貨膨脹掛鉤。

“苦澀的競爭導致集團領導人拼命地賺錢，只是為了避免關閉實驗室，提出更多的建議，進一步壓倒資助制度，是各種各樣的惡性循環。

- Maximilian Press，華盛頓大學基因組學研究生

另一個想法是改變贈款的授予方式：基金會和機構可以為特定人員和實驗室提供一段時間，而不是單獨的項目建議。（霍華德休斯醫學研究所已經這樣做了。）這樣一個系統將使科學家有更大的自由來承擔風險。

或者，雜誌 mBio的研究人員最近呼籲一個彩票式系統。提案將根據其優點進行衡量，但隨後計算機將隨機選擇哪些獲得資助。

“雖然我們認識到一些科學家會以彩票分配資金的想法為由，但是 mBio的作者寫道： ”現有的證據表明，該系統本質上是一個彩票，沒有隨機的好處。 “純粹的隨機性至少可以減少一些不正當的激勵措施。

還有一些想法，以減少行業資金的利益衝突。最近，在 PLOS醫學中，斯坦福大學流行病學家約翰 ·約阿尼迪斯（ John Ioannidis）建議，製藥公司應該將其用於資助藥物研究的資金匯總一堂，分配給在研究設計和執行期間與行業無交換的科學家。這樣一來，科學家們仍然可以獲得資金，用於對藥物審批至關重要的工作，但沒有壓力可能會導致結果偏差。

這些解決方案絕對不是完整的，對於每個科學學科來說，這些解決方案可能沒有任何意義。生物醫學科學家將新藥推向市場的日常激勵措施與地質學家試圖繪製新的岩石層面的激勵措施不同。但是根據我們的調查結果，資金似乎是科學家面臨的許多問題的根源，而且值得更多細心的討論。

2. 從一開始就錯誤地設計了太多的研究。這樣做的原因是壞動機。

科學家最終是通過他們發表的研究來判斷的。而且發布的壓力迫使科學家們提出了令人震驚的結果，使得他們成為有聲望的期刊。弗吉尼亞大學共同創立了開放科學中心的布萊恩 ·諾斯克（ Brian Nosek）說： “令人興奮的是，新穎的結果比其他類型的結果更為可出版。

這裡的問題是，真正突破性的發現根本不會經常發生，這意味著科學家面臨著對自己的學習進行打擊的壓力，所以他們會變得更加 “革命 ”。（注意事項：許多專注於這個特定問題的受訪者來自生物醫學和社會科學。）

這些偏見中的一些可能會早日做出決定：選擇是否將參與者隨機化，包括對照組進行比較，或控制某些混雜因素，而不是其他因素。（閱讀更多關於這裡的學習設計細節。）

我們的許多調查對像都指出，有害的激勵措施也可以推動科學家們如何分析數據。

亞利桑那大學博士生傑克 ·考茨（ Jess Kautz）寫道： “我有一些難以置信的壓力，也許一旦我完成了數據的分析，對我來說看起來不會那麼重要。 ” “如果我得到平庸的結果，將會有令人難以置信的壓力，把它作為一個很好的結果，所以他們可以讓我出門，在這一刻，所有這一切在我心中，這讓我想知道我是否可以對自己的工作進行智力評估。 “

“新信息勝過有力的證據，為工作科學家製定了參數。 ”

- 喬治 ·帕特里克 ·艾萊姆， USC凱克醫學院博士後社會科學家

元研究人員（誰進行研究研究）越來越多地意識到，科學家們經常會找到很少的方式來炒作自己的成果 - 而且他們並不總是有意識的。最著名的例子之一是一種稱為 “p-hacking”的技術，研究人員根據許多假設對其數據進行測試，僅報告具有統計學意義的結果。

在最近的一項研究中，追踪了生物醫學雜誌中 p值的濫用，元研究人員發現了統計學意義上的 “流行病學 ”： 96％的論文中包含 p值的摘要具有統計學意義。

這似乎很可疑它表明生物醫學社區一直在追逐統計學意義，可能會通過像黑客攻擊這樣的技術來呈現有效性的可疑結果，或簡單地抑制不夠重要的重要結果。更少的研究分享效應大小（這可以更好地表明結果有多麼有意義）或討論不確定性的措施。

Annenberg公共政策中心的博士後研究員約瑟夫 ·希爾加德（ Joseph Hilgard）： “目前的製度已經做了太多的努力來取得成果。 “這導致利益衝突：科學家負責評估這個假設，但科學家也迫切希望這個假設是真實的。 ”

後果是驚人的。據分析研究效率低下的元研究人員估計， 2000億美元 - 相當於全球研究支出的 85％ - 常常被浪費在設計不善和冗餘的研究上。我們知道，最有影響力的原始醫學研究論文中有 30％以後被證明是錯誤或誇張的。

修復不好的學習設計

我們的受訪者認為，鼓勵更強大的學習設計和阻止積極成果追求的兩個關鍵方法將涉及到重新思考獎勵制度，並為研究過程增加更多的透明度。

加州大學戴維斯分校的雜誌編輯和社會心理學教授西米 ·瓦澤爾（ Simine Vazire）寫道： “我將以研究方法的嚴謹性而不是研究結果為基礎做出回報。 “補助金，出版物，工作，獎勵，甚至媒體報導應該更多地基於學習設計和方法的好壞，而不是結果是重要還是令人驚訝的。 ”

同樣，劍橋數學家 Tim Gowers認為研究人員應該通過非正式的思想共享來獲得認可，而不僅僅是為了發布自己的信息而獲得信譽。

“我們已經習慣了私下工作，然後以一篇雜誌文章的形式製作了一種拋光的文檔， ”Gowers說。 “這傾向於隱藏了許多發現的思想過程，我想改變態度，所以人們更少關注比賽，首先要證明一個特定的定理，或者在科學中做出特定的發現，更多的是促進這一主題的其他方式。 “

與此同時，許多受訪者希望看到更多的期刊更加強調嚴格的方法和流程，而不是愚蠢的結果。

“科學是一種人類活動，因此容易受到幾乎感染人類決策領域的各種各樣的偏見。 ”

- Jay Van Bavel，紐約大學心理學教授

“我認為最有影響的一件事是消除出版偏倚：通過問題質量，方法質量和分析的良好性判斷論文，而不是結果本身。 ” - 大學的 Michael Inzlicht寫道。多倫多心理學和神經科學教授。

一些期刊已經在接受這種研究。 PLOS例如，一個接受負面研究（一個科學家進行仔細的實驗，沒有發現任何東西）出版的點，以及適當命名的 “生物醫學負面結果雜誌 ”。

伊利諾伊大學心理學教授丹尼爾 ·西蒙斯（ Daniel Simons）寫道，更透明度也將有所幫助。這裡有一個例子： ClinicalTrials. gov，由 NIH管理的網站，允許研究人員提前註冊他們的學習設計和方法，然後公開記錄他們的進展。這使得科學家難以隱藏沒有產生他們想要的結果的實驗。（該網站現在擁有 180個國家的超過 18萬項研究資料。）

同樣， AllTrials的運動正在推動世界各地的臨床試驗（過去，現在和未來）進行註冊，並提供了全面的方法和結果。一些藥物公司和大學已經創建了允許研究人員從審判中獲取原始數據的門戶網站。

關鍵是要使這種透明度成為規範，而不是值得稱讚的異常值。

3. 複製結果至關重要。但科學家很少這樣做。

複製是科學的另一個基礎概念。研究人員採取一項較老的研究，他們想測試，然後嘗試重現它，看看是否發現。

測試，驗證，重新測試 - 這是一個緩慢而磨練的過程的一部分，以獲得一些科學真實的外表。但是，我們的受訪者表示，這並不頻繁發生。科學家們幾乎沒有動員進行複制。即使他們試圖複製一項研究，他們經常發現他們不能這樣做。越來越多的被稱為 “不可再現的危機 ”。

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