Środowe wydanie czasopisma naukowego Nature skupiło się na reprodukowalności.
To bardzo ważne.
W skrócie chodzi o to, że badacze sprawdzają czy po wykonaniu tych samych obliczeń, na tych samych danych wyniki są takie jak zaraportowane w oryginalnym badaniu. Dodatkowo sprawdzają, czy używając innej metody obliczeń, efekty wykazane w oryginalnym badaniu są podobne.
Postęp cywilizacji opiera się na kumulowaniu wiedzy. Dlatego tak ważne jest, byśmy jako społeczeństwo dochodzili do prawdy w sposób systematyczny i weryfikowalny.
Nauka to najlepsze narzędzie, jakie mamy — ale działa tylko wtedy, gdy jej wyniki można niezależnie zweryfikować. Inaczej musimy opierać się na zaufaniu, autorytetach itd.
Publikacje ze środy to ogromny krok naprzód w realizacji tego ważnego trendu: udostępniania surowych danych wraz z wynikami badań oraz ich weryfikacji przez niezależne zespoły.
Dużą nadzieję w tym kontekście budzą narzędzia AI wspomagające programowanie. Naukowcy często nie są programistami, a współczesne analizy wymagają umiejętności w językach takich jak R czy Python. Narzędzia AI mogą zautomatyzować ten proces, a tym samym uczynić naszą metodologię dochodzenia do prawdy bardziej stabilną i powtarzalną.
A co do samych wyników:
- 53% badań udało się odtworzyć obliczeniowo (ale 75% publikacji nie zawierało nawet wystarczających danych, by spróbować)
- 49% eksperymentów udało się powtórzyć od zera
- W 2% przypadków alternatywna analiza dała wynik odwrotny niż oryginalny
