実験を繰り返しても確認できない研究結果は、その研究の面白さから 153 倍多く引用されています。
カリフォルニア大学サンディエゴ校と Redy School of Management の新しい研究によると、主要な心理学、経済学、科学雑誌の再現可能な記事は、学術研究で最も引用される記事になることがよくあります。それらを再現できないということは、通常、それらが真実である可能性が低いことを意味します。
Science Advances に掲載された この記事は、現在の「再現性の危機」を調査していますが、その本質は次のとおりです。他の研究者が実験を繰り返しても、社会科学や医学の分野での多くの発見は確認されていません。
論文によると、研究で得られた発見は、実験を繰り返しても確認できないほど、長期的にはより大きな影響を与えるという。原則として、疑わしい研究は、その出版物の結果が再現できないことが判明した後も、その結果が真実であるかのように引用されます。
「専門家は、どの記事が再現可能になるかを予測するのが得意だということもわかっています」と、レディ・スクールの経済戦略学教授のマルタ・セラ・ガルシアと行動経済学のウリ・グニシ教授は書いています。 「そのような予測を知って、私たちは次の質問をします。『なぜ、これらの再現不可能な論文が出版のために受け入れられるのですか?』
おそらく、その答えは、科学雑誌の審査チームが妥協を余儀なくされているということです。結果が「より興味深い」場合、再現性についてそれほど厳密ではありません。
発見の面白さと研究の再現性がないこととの関連性は、なぜそれらが引用される頻度が高いのかを説明しているかもしれません.著者は、再現に成功した論文は、再現性のない論文よりも153倍少ないことを発見しました.
「興味深い記事や魅力的な記事は、メディアでも話題になり、Twitter などのプラットフォームで公開され、多くの注目を集めていますが、それだけでは真実にはなりません」と Gneesey 氏は言います。
Serra García と Gnisi は、心理学、経済学、自然科学の最高のジャーナル (Nature および Science) からの発見の再現性を体系的にテストする 3 つの有名なプロジェクトのデータを分析しました。心理学の分野では、100 回の実験のうち再現に成功したのはわずか 39% でした。経済学では、18 件の研究のうち 61% が複製され、Nature / Science に掲載された 21 件の研究のうち 62% が複製されました。
これら 3 つのプロジェクトの再現性データを入手して、著者は Google Scholar を使用して、再現性のない研究がより頻繁に引用されているかどうかをテストしました。彼らは、再現性テスト プロジェクトの結果の発表の前後に調査を実施しました。 Nature / Science に掲載された論文で最大のギャップが見つかりました。再現性のない結果の論文は、再現性のある結果の論文よりも 300 倍多く引用されました。
次に、著者は、著者の数、男性著者の割合、実験の詳細 (場所、言語、オンラインでの実施)、記事が公開された範囲など、再現可能な研究のさまざまな特徴を考慮に入れることにしました。再現性と引用は同じままでした. ...
彼らはまた、そのような引用の影響が時間とともにどのように大きくなるかを示しました。年間の言及数は、再現可能な記事と再現不可能な記事の間に明確なギャップがあることを示しています。平均して、再現できない記事は、1 年に 16 回も引用されます。このギャップは、再現性プロジェクト データの公開後も続きました。
「驚くべきことに、再現性のチェック後に公開された記事で言及されたのは、失敗した再現の試みに関するものはわずか 12% でした」と著者は書いています。
権威ある雑誌に掲載された不正確な記事の影響は、数十年続く可能性があります。たとえば、アンドリュー ウェイクフィールドが 1998 年に The Lancet で発表した研究では、ワクチン接種と自閉症の関連の可能性を指摘することで、世界中の何万人もの親がはしか、おたふく風邪、風疹のワクチンに反対するようになりました。記事は 12 年後に The Lancet によって撤回されましたが、自閉症とワクチンの関係の主張は引き続き公表されています。
著者は、ジャーナルや科学者が興味深い発見を発表することへのプレッシャーを感じるかもしれないと付け加えています。たとえば、従業員の昇進を決定する場合、ほとんどの科学機関は引用を重要な測定基準として使用します。
これもまた、2010 年代初頭に特定された「再現性の危機」の原因である可能性があります。
「私たちの調査が、読者が興味深く魅力的なものを読むときには注意を払うように動機づけてくれることを願っています」とセラ・ガルシアは言います。「研究者が興味深い研究や頻繁に引用される研究を引用する場合、研究者には再現性データをチェックし、その結果からどのような結論を導き出せるかを考えてもらいたいのです。」
Gneesey 氏は次のように付け加えています。
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