Британские ученые раскритиковали своих коллег за их бесполезные исследования, которые они в статье, опубликованной в журнале PLoS Biology, назвали продуктом неправильной системы распределения средств и оценки научной полезности исследований.
«Это важная проблема, так как огромное количество денег уходит на исследования, результатам которых нельзя верить. Многие громкие открытия, о которых заявляют такие ученые, очень часто оказываются ложными, но при этом их часто публикуют и обсуждают. Мы считаем, что спонсоры должны выбирать те исследования, которые отвечают на важные вопросы и имеют хорошую методологию, а не те, которые ведут к удивительным выводам и интересным интерпретациям», — заявил Эндрю Хиггинсон из университета Эксетера.
К такому выводу математика Хиггинсона и его коллегу Маркуса Мунафо из университета Бристоля привел анализ успешности подачи грантовых заявок и публикации их результатов в научных журналах. Авторы пытались понять, есть ли определяющий принцип в оценке исследовательских проектов, которые ученые предлагают на суд спонсоров. Если подобный принцип существует, исследователи осознанно (если они карьеристы) или неосознанно «подгоняют» свои научные интересы для улучшения своих возможностей.
С помощью компьютерной модели британские математики выяснили, как типичный ученый-«карьерист» форматирует свои исследования, чтобы постоянно добиваться успеха. Самые успешные виртуальные «карьеристы» выдвигали относительно небольшие проекты с громкими задачами, целью которых были исследования в новых сферах науки, а не перепроверка выводов предыдущих исследований, их продолжение или масштабные исследования с «неинтересными» результатами.
Проблема заключается в том, что такие эксперименты и проекты, из-за их крайне малых масштабов, очень часто приводят к получению ошибочных результатов. В среднем, лишь около 10-40% из них оказываются верными, что означает, что деньги на подобные гранты потрачены зря.
Поэтому Хиггинсон и Мунафо предлагают реформировать систему, сместив фокус с «малых» исследований на средние и большие проекты.
«Лучше всего для науки было бы то, если бы мы начали сочетать исследования средних масштабов, направленные на поиск новых знаний, с крупными исследованиями, направленными на подтверждение этих выводов», — заключает Хиггинсон.
Читайте также:
Подробнее в сюжете: Мир науки
