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公布負面研究結果為何如此重要?

(圖片來源:http://monsterhunters-thebook.com/tag/cover-reveal/)

在一般情況下,大多數基礎及臨床前研究無法被複製。事實上,這些無法再現的研究會留存在文獻中,使得其他研究人員消耗時間與資源在追尋與先前研究相符的結果。為了遏制這種不必要的浪費,公布負面數據是關鍵,此做法可從根本上協助科學與研究人員,以追求更好且更新穎的研究方法。此外,公布此種數據,出版方必須開發出更好的出版模式,例如《F1000Research》(http://f1000research.com/),其主要著重於臨床前研究,尤其是產業方面。

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儘管此種模式對出版方與研究人員來說仍屬陌生,但許多研究人員基本上已熱衷於此種新方案;然而,此類型出版品的增長量仍偏低,且其影響力尚待觀察。針對此一新發展,美國國立衛生研究院及其他團體已確立指導方針,要求加強開放性,並採用更為嚴格的研究方法與數據分析。

隨著發表量增加,研究人員將可發表其試圖再現學術研究結果時,所累積的大量未公布數據。重要的是,產業科學家一般不會發布內部數據,但發表負面數據將有助於產業科學家修正文獻、節省進行無效實驗所花費的時間,同時回報那些因使用錯誤方法而失敗的再現研究實例。

發表負面研究結果,專家怎麼看?

 

4無庸置疑地,不偏頗的科學講求負面研究結果的發表,此舉不僅可防止研究人員白忙一場,也利於產生新的研究假設。然而,該議題直搗科學哲學的核心,並使缺乏實用意圖的純科學概念陷入極大困境。

隨著功利科學成為世界主流,負面研究結果通常被認為是糟糕想法的象徵,並且與普遍認知的實用功能脫節。然而,正如愛因斯坦沒有構思原子彈,且一百年前的物理學家也全然不知他們對當前資訊科技的貢獻,今日的弦理論家還未能預測他們的數學模型可否被驗證,更別提探討這些模型的實用性。

負面研究數據令人徒勞且失望,尤其是那些無效的數據,但一般來說,花在驗證數據上的心力本來就難保會出現好的結果,更別說是驗證後將其順利地公諸於世。儘管如此,無論結果如何,臨床試驗通常會按照他們預期的計畫進行,反而在其基礎研究的對應部分,會因出現負面數據而立即中止。

然而,基礎生物科學伴隨著分子締合時錯綜複雜的網絡,且系統生物學家的研究成果日益顯示出所有分子途徑令人費解的整合。因此,在面對無法控制的生物複雜性時,分子之間不可再現的締合或許可被解讀為具有大於零的可能性,但發生的機率不高。相應地,在一些更為複雜的生物科學中,堅持可重複並回報負面數據的科學價值也可能是枉然,儘管這些數據可能值得登記成為一則實驗室記錄。

癌症領域博士
十二年以上科學與醫學寫作經驗澳洲

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當以實驗測試任何假設時,若結果表明支持該假設,則此結果會被認為具有發表價值。然而,若出現意料之外的結果,意指該假設不正確,則該結果不會被公布,而多數期刊也不會接受出版這類研究結果。縱橫古今,有數個負面結果的例子,若當時避免公布數據,則會顯著影響科學發展。

典型一例為邁克生―莫雷實驗,其負面研究結果帶來重要的科學影響。實驗者在不同的慣性座標系中測量光速―順向或逆向地沿著地球軌道―希望如當時的光傳播理論所預測的一般,分別測到較快和較慢的光速。但他們發現光速在任何方向皆維持一致。此負面結果使物理學界驚愕,而後確立了狹義相對論。這個「負面結果」與其他「正面結果」對科學的貢獻並無二致。這個實驗對於現代社會的另一重大影響是確認了經LIGO探測器檢測出的重力波。該探測器識別光束互相「干涉」的方式,並揭示了在光通過時空間距離的相對變化,而該實驗也是以1887年著名的邁克生―莫雷實驗為基礎。

因此,出版界現在更易於接受出版此類結果。開放獲取期刊《F1000Research》發布了生命科學領域中正面與負面研究結果,而一些如《生物醫學負面結果雜誌》的期刊則僅刊登負面結果。我們應該欣然接受這種趨勢。在我看來,無論正面或負面,所有的科學數據皆應被出版,只要它能提升知識水平。

有機化學博士
六年以上科學與醫學寫作經驗美國

3正面研究結果及負面研究結果皆應被發表。僅發表正面結果,則會使該研究觀點受限且偏頗。在科學實驗的標準大綱中,會提供一項假設,然後進行實驗,若結果為正面,則您會提交出該論點或論文;然而,若呈負面結果,則通常會被忽略、不發表。

不如採取更為中立的較佳做法,將在具有完整假設下進行的實驗中所得出的結果全數刊出。這有兩點主要原因,如果不發表負面結果,僅刊出揀選過的信息片段,則該科學文獻的觀點將流於偏頗,而此可能導致資源與時間的浪費,因為其他也正在思考同一問題的科學家也許會試圖進行相同的失敗實驗。

發表負面數據能為科學界帶來更豐富的信息交流與收穫。比起取得成功,很多時候人們從錯誤中學到更多,而科學界亦是如此。

資訊科技碩士
十一年以上英文日文翻譯經驗日本

概要

隨著負面研究數據發表量增加,研究人員將可發表其試圖再現學術研究結果時,所累積的大量未公布數據。此舉將有助於產業科學家修正文獻、節省進行無效實驗所花費的時間,同時回報那些因使用錯誤方法而失敗的再現研究實例。

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