科学界不乏警告称，我们所知的科学正在受到发表论文的商业和机构压力发表在备受瞩目的期刊上——现在，一项新的模拟表明，恶化确实正在发生。
为了引起人们对优秀科学家被迫发表不良科学成果（即：耸人听闻且令人惊讶的结果）的关注，美国研究人员开发了一种计算机模型来模拟科学家争夺学术声望和工作时会发生的情况。
在加州大学默塞德分校的研究人员设计的模型中，他们在这些场景中放置的所有模拟实验室组都是诚实的——他们没有故意欺骗或捏造结果。
但如果他们发表“新颖”的发现，他们就会获得更大的奖励——就像现实世界中发生的那样。 他们还必须付出更大的努力来严格方法——这将提高他们的研究质量，但会降低他们的学术产出。
首席研究员保罗·斯马尔迪诺 (Paul Smaldino) 在《结果》中解释道：“随着时间的推移，努力下降到最低值，而错误发现的比率却急剧上升。”对话。
更重要的是，该模型表明，那些在激励措施方面走捷径的“坏”（如果你愿意的话）科学家最终会将他们的方法传授给在他们实验室工作的下一代科学家，从而产生影响进化难题研究作者称之为“糟糕的科学的自然选择”。
斯马尔迪诺告诉汉娜：“只要奖励发表新颖的、令人惊讶的结果的激励措施到位，并且经常在高知名度的期刊上发表高于其他更微妙的科学方面的内容，最大限度地发挥个人能力的劣质做法就会猖獗。”德夫林在守护者。
这当然不是我们第一次听到这样的说法——尽管之前可能没有研究人员真正通过计算机模拟来运行这些数据。
科学目前正处于十字路口，研究人员强调了所谓的“再现性危机”。
实际上，这是由于报告了“错误发现”——难以重现的结果，有点像科学数据中的噪音，但科学家在他们的论文中挑选出来报告，因为它们是新的、耸人听闻的、或者以某种方式令人惊讶。
这类发现因其新颖性和令人震惊的因素而引起了我们人类的兴趣，但它们可能会损害科学的可信度，特别是因为科学家们面临着修饰或歪曲论文的压力为了给人留下这样的印象。
但这是一个恶性循环，因为这类出色的研究引起了很多关注并帮助研究人员发表文章，这反过来又帮助他们获得补助金机构进行更多研究。
斯马尔迪诺在《论文》中写道：“为了应对出版激励，伪科学的文化演变不需要个别研究人员有意识地制定战略、欺骗或游手好闲。”对话。
“总会有研究人员致力于严谨的方法和科学诚信。但只要制度激励以牺牲严谨性为代价奖励积极、新颖的结果，平均而言，不良科学的比率就会增加。”
旨在评估研究人员及其论文重要性的定量措施只会使问题变得更加复杂——因为这些措施，例如有争议的 p 值– 可能会产生误导和利用，造成各种错误印象，最终损害科学。
“我同意出版的压力具有腐蚀性和反智性，”英国伦敦大学学院的神经科学家文斯·沃尔什（Vince Walsh）表示，他没有参与这项研究。守护者。
“科学家也是人，如果组织愚蠢到根据销售数据对他们进行评分，他们就会像其他销售人员一样进行折扣以达到目标。”
那么，解决办法是什么呢？ 嗯，这并不容易，但斯马尔迪诺表示，我们需要放弃在机构层面对科学家进行定量评估的做法。
研究人员在他们的报告中写道：“不幸的是，使用简单的定量指标来评估研究人员的优点的长期成本可能相当大。”纸。 “如果我们认真确保我们的科学既有意义又可重复，我们就必须确保我们的机构激励这种科学。”
与此同时，像这样的研究对科学提出了批判性的关注——它们本身相当“新颖”且引人注目——可能有助于让人们意识到这到底是一个多么严重的问题。
“越来越多的人意识到科学问题，并致力于改进科学机构，”斯马尔迪诺告诉我们。守护者”，“制度变革将会更快、更容易到来。”
这纸发表于英国皇家学会开放科学（在撰写本文时链接已关闭）。
