研究表明，科學家可以從相同的資料中得出非常不同的含義

今天發表在《自然》雜誌上的一份報告顯示，向多個科學團隊提供相同的資訊可能會得出截然不同的結論。這正是為什麼兩位研究人員認為科學家應該在發表之前與他人分享他們的資料。...

今天發表在《自然》雜誌上的一份報告顯示，向多個科學團隊提供相同的資訊可能會得出截然不同的結論。這正是為什麼兩位研究人員認為科學家應該在發表之前與他人分享他們的資料。

在這個實驗中，29個科學團隊被給予了相同的足球比賽資訊。他們被要求回答“黑面板玩家比淺面板玩家更容易得到紅牌嗎？”一些科學家發現，淺面板玩家和黑面板玩家之間沒有顯著差異，而其他人則發現給黑面板玩家更多紅牌的趨勢非常強烈。因此，儘管一項彙總結果顯示，深色面板的球員比淺色面板的球員獲得紅牌的可能性高出30%，但從這項研究中得出的最終結論——存在偏見——要比如果只有一個團隊進行分析的話，可能會有更多的細微差別。

眾所周知，科學家對他們的資料很謹慎

眾所周知，科學家對他們的資料很謹慎。這種態度的一部分與阻止其他研究團隊在有機會之前發表類似結果的願望有關。但是一些科學家也擔心他們的工作會被其他人仔細檢查，因為他們可能會發現錯誤；很少有人喜歡被反覆檢查。這是一個問題，因為複製已經發表的研究成果——尤其是心理學研究成果——即使不是不可能，也是非常棘手的。透過幾年後經常發表的論文，驗證過去結論的大量繁重工作進展緩慢。這就是為什麼一些研究人員認為在一項研究發表之前開放資料分析過程可能會有所不同。這種方法可能會得出不那麼浮華的結論，但這些結論也可能更加有力。

一旦一項發現發表在期刊上，就很難提出質疑。這項研究的作者在《自然》雜誌上寫道：“思想太快就根深蒂固了，把它們連根拔起比它應有的破壞性更大。”。眾包方式是有益的，因為它“給了不同意見以空間”

西班牙納瓦拉大學（University of Navarra）心理學和管理學研究員、該研究的合著者拉斐爾•西爾伯扎恩（Raphael Silberzahn）說，今天的研究表明，研究人員在分析原始資料時所做的選擇會影響他們的結果。但眾包的結果可以糾正任何一個實驗室的偏見。

結果受科學家分析原始資料時所作選擇的影響

例如，在今天的研究中，研究人員必須決定在分析中包括哪些關於不同足球隊的資訊，以及如何計算這些資訊。西爾貝扎恩說，結果，一些研究人員決定不考慮由同一名裁判對不同球員進行評估的事實。由於裁判員在不同的比賽中可能表現出相同的偏見，因此對每個裁判員進行多次計數可能會改變結果。因此，在與其他團隊討論了他們的方法之後，一些科學家改變了主意，並對資訊進行了不同的計算。在其他情況下，研究人員改變了他們想納入分析的變數。如果沒有這種出版前的同行評議，這些變化可能就不會發生。

公佈的調查結果“難以質疑”

不過，說服科學家使用這種方法並不容易。讓多個團隊在同一個資料集上工作不僅成本高昂，而且耗時。這就是為什麼西爾伯扎恩不建議對每個問題都進行眾包——只建議那些具有重要政策含義的問題。”科學結論的不確定性，例如最低工資對失業率的影響，以及經濟緊縮政策的後果，應該由大量的研究人員進行調查，而不是由單一的分析師團隊來研究，”他說。

但這樣進行研究還有另一個動機。Silberzahn說，眾包框架可以“為研究人員提供一個安全的空間”，在這個空間裡，科學家可以審查他們的方法，探索疑問，並獲得第二、第三或第四種意見。這反過來可能有助於研究人員更加自信地公佈研究結果。

這可能是真的，但對這種方法感興趣的研究人員將不得不努力創造“安全空間”，就像西爾伯扎恩設想的那樣。現在，科學文化不鼓勵透明；科學家們把他們的研究成果一直儲存到發表。因此，改變這種狀況需要時間。不過，作者指出，一些研究人員確實希望看到這種情況發生。”全世界的科學家都渴望找到更可靠的方法來發現知識，並渴望為此進行新的合作。”

為了證明他們的觀點，作者提到，參與這項研究的許多研究團隊都是透過一個Facebook帖子和兩條推特招募的。