数学模型发现 科学再现性并不等同于科学真理

根据爱达荷大学研究人员制作的数学模型，可重复的科学结果并不总是正确的，真正的科学结果并不总是可重复的。他们的研究模拟了对科学真理的追求，将于5月15日星期三在PLOS ONE期刊上发表。

对科学结果的独立确认 - 称为可重复性 - 为研究人员的结论提供了可信度。但研究人员发现许多着名科学实验的结果无法再现，这个问题被称为“复制危机”。

“在过去的十年中，人们一直致力于寻找'复制危机'的补救措施，”该研究的第一作者，商业和经济学院营销学副教授Berna Devezer说。“但补救措施的提议正在被接受和实施得太快，没有充分的理由来支持它们。在我们能够为正确的问题提供可靠的补救措施之前，我们需要更好地理解科学如何运作。我们的模型是研究科学的框架。”

Devezer及其同事通过建立一个代表科学界努力寻找科学真理的数学模型，研究了再现性与科学真理发现之间的关系。在每次模拟中，要求科学家确定特定多边形的形状。

模拟的科学社区包括多种科学家类型，每种类型都有不同的研究策略，例如进行高度创新的实验或简单的复制实验。Devezer和她的同事们研究了社区构成，多边形的复杂性和可重复性等因素是否影响了社区对真正的多边形形状的确定速度，因为科学共识和真正多边形的持久性是科学的共识。

在模型中，再现性的速度并不总是与识别真相的概率，社区识别真相的速度以及社区在识别真相后是否坚持真相有关。Devezer说，这些研究结果表明，可重复的结果与发现真相并不是同义词。

与其他研究策略相比，高度创新的研究策略可以更快地发现真相。根据该研究，多种研究策略可以防止无效的研究方法，并优化科学过程的理想方面。

Devezer说，包括社区构成和真正多边形复杂性在内的变量影响了科学家们发现真相和持久性的速度，这表明科学结果的有效性不应该自动归咎于可疑的研究实践或有问题的激励。两者都被指出是“复制危机”的驱动因素。

“我们发现，在模型中，一些导致可重复结果的研究策略实际上可能会减缓科学过程，这意味着可重复性可能并不总是最佳 - 或至少是唯一 - 良好科学的指标，”Erkan说。 Buzbas，我是科学学院助理教授，统计科学系的合着者和论文的共同作者。“坚持将可重复性作为唯一标准可能会对科学进步产生不良后果。”

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