除了發論文，你還應該關注什么？——淺談可重復性研究
『學術論文并不是學術，它只是學術的廣告。』
出自 David Donoho (1998)，《科學計算的可重復研究：改變學術文化的工具和方法》。
我非常欣賞這句話。它讓我思考期刊論文究竟代表了什么。發論文不是研究的終點，它是讓研究者走向更大世界的途徑，研究本身的意義和格局要比論文大得多。
所謂格局，說的是什么？
研究數據和方法是論文中能真實反映研究情況的關鍵部分，它讓論文命題經得起推敲、驗證。數據和方法不會、也不能憑空消失，即使理論得到證實、研究拿到基金、論文被期刊接受，也還存在。
如今，學術發表的競爭相當激烈，導致很多研究人員都把發論文當成科研階梯上的最后一步。但科學探究遠不止發論文這么簡單，我們應該關注科學本身。近年來，人們對重復研究的討論不斷增加，加上驚人的撤稿率擺在眼前，都表明科研的可重復性是個問題。我們應該思考如何改進，好讓研究結果能被證實、討論，或隨時隨地被其他科學家和從業者進一步開發。這恰好能突出數據和方法的重要性。我將在本文分別談談數據和方法對研究的可重復性有什么用。
數據：公開出來大家才能更懂你
數據共享能讓研究被有效復制。以 ClinicalTrials.gov?和?Open Science Framework 為代表的數據儲存庫和常見的開放獲取數據庫都在學術界慢慢崛起。共享研究數據不光是為了讓更多人看懂你的研究，也意味著你對他人通過復制研究來驗證你的結果持開放態度。即使時間場景變了，一組透明且完整的數據也能再現研究過程、驗證研究結果。相反，把數據捂得太嚴實就難免會遇到可重復問題。
方法：吐故納新比一條路走到底強
從提出命題假設到證明不是只有一條路可走。人們對科學的探究在不斷進步，科學家反復推翻、鉆研自己的實驗，沒有人不是在錯誤和不足中進步的。作為研究人員，你必須愿意接納適合研究的新技術、新方法。線性方法這一術語常出現在研究中，但線性的“假設-結論”過程對科學發展有害無益。你只有在探索和發展中才能了解整個社會面臨的最緊迫的問題是什么，解決這些問題的方法之一就是確保研究的可重復性。
科研沒有捷徑。舉個最簡單的例子，多數人都有過根據觀察產生想法、作出假設、再次觀察驗證假設這一過程。觀察中各種各樣的矛盾現象會推翻你一開始的假設，但話說回來，沒有多少自稱成立的觀察結果是普適的。不過，多次反復觀察的驗證能強化研究本身想傳達的理念。之所以說“強化”，是因為建立、普適、真理等詞在科研界的分量太重，它們象征著一種絕對。研究中最好避免這種絕對，不斷調適、驗證、改進能讓你的發現更靠譜有效。
你現在懂我說的格局了嗎？
說回文章開頭引用的那句話。發論文不是科學的終點，它只是宏大科學的一種表象。如果你同意搞研究是為了促進人類發展、解決關鍵問題，那就應該承認可重復研究的重要性并盡可能地支持它。
共享你的研究數據；采用靈活的、適應性強的研究方法；認識自己研究數據、方法的局限性；基于研究結果闡明后續研究的范圍。一篇論文的署名作者可能只有你一個，但要論對文章的理論、實際貢獻，學術界應該算你的共同作者。讓理論家重復你的實驗，讓從業者考察研究結果的實用性。比起讓學界理解你，你先對它持開放態度會更容易，也可能會有更好的成果。
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參考資料：
