從韓春雨事件看學術職業的激勵機制

王雷 李瑞 編譯

對於那些致力於服務社會，使社會發展變得更好的人們來說，理想和現實之間總是存在很大的差距。政府官員為了公民而努力工作；記者為大眾提供真實的報道，並對這些報道進行精闢的分析；科學家用嚴謹的研究方式，不懈地探索科學的奧秘。

然而，很多時候科學家不是這樣的。在許多科學領域，發表的實驗結果無法重複，或者存在不確定性因素影響實驗結果。例如，最近搞得沸沸揚揚的韓春雨事件，NgAgo實驗是否具有可重複性已經成為學術界的焦點。事實上，大量的科學實驗確實得到了印證，但是，不排除一部分實驗成果因為某些原因無法重複。

大部分科學是確定變數之間的關係。例如，某些基因可能增加了患某些疾病的風險，或某些父母的教養方式可能影響孩子的性格發展。令人失望的是，尚無驗證性實驗證明這些假設是正確的，有時候科學家的實驗也許是錯誤的，即使是用最嚴謹的研究方法。

但是，科學實驗的複雜性增加了科學家犯錯的風險。例如一些小樣本的實驗研究，挖掘數據的相關性，甚至提出某些假設，以此來解釋得到的實驗結果。這些行為恰恰導致了錯誤的科學發現。

其實科學家並不是不知道如何做得更好，那些研究科學方法的學者已經找到了補救措施。不幸的是，他們的建議並沒有引起足夠的重視。為什麼會出現這種情況呢？一句話：激勵機制。

學術界的激勵機制

20世紀70年代，心理學家和經濟學家指出，依靠社會決策的量化措施是危險的。例如，公立學校以學生在標準化測試中的表現為評估標準，教師依靠教學「測試」來應對，甚至以犧牲培養學生的批判性思維為代價。反過來說，該測試已經作為一個評價的標準，來衡量一個學校能否培育出優秀的學生。

我們通常會看到這樣的原則，總結為「當某個衡量標準成為一個目標，它便不再是一個好的標準」。科學就像是一個競爭的企業，與大學教授或具有相當知名度的研究職位相比，它擁有更多的資歷學者和研究人員。一旦有人獲得研究職位，就會有額外的競爭對手、資金授予以及研究支撐平台。由於資源的合理配置，科學家需要進行評估和比較。那麼，如何判斷某位科學家是否優秀呢？

一個普遍的評價標準是同行評審期刊中出版物的數量以及這些期刊的影響力。例如，h指數（h-index），一種混合量化指標，用於評估研究人員的學術產出數量與學術產出水平，以此為度量標準可以直接對比這些科學家的工作有何不同，不幸的是，這也許並不是一個完善的標準。

如果一個科學家經常積極地發表一些高影響因子的期刊，那麼也許他正好利用了h指數評價的漏洞，例如最近高知名度的科學詐騙案件（包括物理學、社會心理學和臨床藥理學）。如果惡意欺詐是首要關注點，那麼也許只是需要我們提高警惕性而已。

然而，大多數科學家是真正有興趣了解世界的，而且是誠實的。激勵制度的關鍵在於，塑造規範的科學行為，而不摻雜任何個人的意圖。

科學實踐的文化演變

在最近的一篇論文中，人類學家理查德·麥克洛斯（Richard McElreath）和保羅·斯馬爾迪諾（Paul Smaldino）通過文化演變的鏡頭闡釋了科學激勵機制，這是一個新興的領域，它借鑒進化生物學、流行病學、心理學和社會科學的思路與模式，解釋科學文化的內涵與演變。

在理查德和保羅的分析中，學術職業的發展與科學傳播息息相關。以出版物為例，那些極具影響力的期刊，就像是一種貨幣，用來評估是否僱用、晉陞和資助某位科學家。研究表明，影響力範圍較廣的、具有創新性的實驗成果往往發表在頂級期刊上，而那些影響力小的、傳統領域的實驗成果則難以發表。

但是，在學術研究中，大多數的假設可能是錯誤的，對新假設（首先要提出好的假設）進行嚴格測試需要時間和精力。平均而言，科學家們為了能盡量多地發表論文，會增加實驗中的假陽性（錯誤地識別不存在的關係）並高估實驗成果的影響力。換句話說，當以「新研究成果」數量作為激勵標準時，產生這些成果的方法將以最快的速度被含糊地或明確地鼓勵。

這樣的激勵機制愈演愈烈，在學術界形成一種不良文化氛圍，促使部分個體研究者濫用研究策略並欺瞞或懈怠研究，導致學術造假事件頻發。但是，我們始終相信，總會有研究人員致力於嚴謹的科學方法，只要有積極的激勵機制，有利於人類社會發展的研究成果依然會不斷增加。

會有越來越多的「韓春雨」嗎

有充分的證據表明，出版激勵機制幾十年來一直在對科學研究造成負面影響。例如，在過去的40年中，生物醫學文摘中的「創新」、「開創性」和「新穎」等詞的頻率增加了2500％以上。此外，研究人員往往不報告那些無法得到的積極成果的假設，以免阻礙自己論文的發表。

回顧一下社會和行為科學文獻中的統計功效（statistical power）。統計功效是指，在假設檢驗中，拒絕原假設後，接受正確的替換假設的概率。增加統計功效最簡單的方法是增加樣本大小，相應地也需要延長收集數據的時間。從20世紀60年代開始，有人反覆強調統計功效太低。

證據是暗示性的，不是決定性的。為了更系統地展示論證的邏輯性，曾有科學家建立了一個實驗室研究假設的計算機模型。作為分析的一部分，科學家們假設，每個實驗室具有「努力」的特徵水平，加倍努力降低了假陽性率，同時也延長了實驗時間。與現實中一樣，假設新的陽性結果比陰性結果更容易公布。所有的模擬實驗室都是誠實的：從來沒有欺騙過誰。發表更多文章的實驗室更有可能在新的實驗室中「重現」他們的方法，學生或者博士後離開成功的實驗室後，建立起自己的科研實驗室。結果，隨著時間的推移，「努力」降低到最小值，假陽性率飆升。

建立良好的科學文化氛圍

污濁的科學文化氛圍可能是制度激勵的結果，因此，應優先考慮簡單的定量指標作為衡量成功的標準。

目前，這種情況正在改善。一些期刊、研究機構和大學越來越強調複製、開放數據、出版負面結果、以及全面的評估等。互聯網平台（如推特Twitter和視頻網站YouTube）允許最佳實踐的教育方法被廣泛傳播，同時制定了網路傳播整體性與完整性的相關規範。

雖然，舊的激勵機制還沒有完全消失，不發表就滅亡仍然是許多研究人員的噩夢，但是，科學是大智慧，有大智慧的科學家才能引領科學的發展，我們堅信，只有那些真正推動社會進步的科學家才會名垂青史。

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