Fact checkeri i fact checking postali su intenzivna aktivnost tijekom pandemije novog koronavirusa, zbog količine dezinformacija koja se internetom širila na temu pandemije. No, tu je obično riječ o provjeri činjenica koje pišu ili prenose pojedinci, organizacije ili mediji. Jedno zanimljivo pitanje glasi i postoji li netko tko čini isto i kad je riječ o znanstvenim radovima. Odgovor na to pitanje glasi - postoji, a jedan od načina jest i kutak interneta koji se zove PubPeer.
PubPeer je mjesto na internetu gdje pod nasumično dodijeljenim korisničkim imenima, poput Actinopolyspora biskrensis (bakterija) i Hoya camphorifolia (cvjetnica), "detektivi" pedantno dokumentiraju pogreške u znanstvenoj literaturi. Iako pišu o svim vrstama pogrešaka, od pogrešaka u statistici do besmislene metodologije, njihova je kolektivna stručnost u manipuliranim slikama.
Problem znanstvene prijevare
Ta je zajednica detektiva proizvela i vlastitu slavnu osobu: Elisabeth Bik, koja koristi svoju nevjerojatnu oštroumnost kako bi uočila duplikate slika koji bi bili nevidljivi praktički svakom drugom promatraču. No, čak i njezine sposobnosti imaju ograničenja, jer moguće je lažirati znanstvena istraživanja bez stvarnog korištenja iste slike dvaput.
Ako se dvije fotografije malo preklapaju, mogu vas razotkriti. No, ako pomaknete uzorak malo dalje, nema preklapanja koje mogu pronaći, kaže Bik.
Bez obzira na to, dobre znanstvene prakse mogu učinkovito smanjiti utjecaj otvorenog lažiranja na znanost. Prijevara se ne može isključiti iz znanosti, baš kao što ne možemo isključiti ubojstvo u našem društvu, pojašnjava Marcel van Assen, glavni istraživač u Metaistraživačkom centru Škole za društvene i bihevioralne znanosti Tillburg. Dodaje da će prijevara u znanosti ubuduće biti manje zastupljena, obzirom da sami znanstvenici idu u smijeru da znanost bude sve otvorenija i nepristranija. Takozvani "metaznanstvenici" poput van Assena i Bik svjetski su stručnjaci za prijevare, koji sustavno prate znanstvenu literaturu u nastojanju da osiguraju da je što preciznija i robusnija.
Uloga metaznanosti i metaznanstvenika
Metaznanost postoji u sadašnjem obliku od 2005. godine, kada je John Ioannidis, nekoć hvaljeni profesor Sveučilišta Stanford koji je u međuvremenu pao na loš glas zbog svojih stavova o pandemiji COVID-19, objavio rad provokativnog naslova “Zašto je većina objavljenih rezultata istraživanja lažna”. Male veličine uzorka i pristranost, tvrdio je Ioannidis, znače da netočni zaključci često završe u literaturi, a te se pogreške prerijetko otkriju, jer bi znanstvenici radije unaprijedili vlastite istraživačke programe, nego pokušali ponoviti rad svojih kolega. Od tog rada, metaznanstvenici su usavršili svoje tehnike za proučavanje pristranosti: Pristranost je u tom smislu izraz koji pokriva sve, od primjerice takozvanih upitnih istraživačkih praksi, odnosno neobjavljivanja negativnih rezultata ili opetovana primjena statističkih testova dok ne pronađete nešto zanimljivo, do izravnog izmišljanja ili falsificiranja podataka.
Metaznanstvenici tu pristranost traže u sveukupnim obrascima u znanstvenoj literaturi, a ne gledajući pojedinačne studije. Na primjer, kada manje studije o određenoj temi pokazuju dramatičnije rezultate od većih studija, to može biti pokazatelj pristranosti. Manje studije su više varijabilne, pa će neke od njih slučajno završiti s dramatičnim rezultatima, a obzirom da se u medijima favoriziraju dramatični rezultati, te će se studije češće i objavljivati. Drugi pristupi uključuje promatranje p-vrijednosti, odnosno brojeva koji pokazuju je li prikazan rezultat statistički značajan ili ne. Ako se u znanstvenoj literaturi o određenom istraživačkom pitanju previše p-vrijednosti čini značajnim, a premalo njih ne, tada znanstvenici možda koriste upitne pristupe, kako bi svoje rezultate učinili značajnijima. Ipak, ono što ti obrasci ne pokazuju, jest koliko se te pristranosti može pripisati prijevari, a ne recimo nepoštenoj analizi podataka ili nedužnim pogreškama.
"Prijevara je psihološko stanje uma"
Prijevara se odnosi na namjeru. To je psihološko stanje uma. Kako zaključiti stanje uma i namjere iz objavljenog rada?, ističe Jennifer Byrne, profesorica molekularne onkologije na Sveučilištu u Sydneyu koja je radila na identificiranju potencijalno lažnih radova u literaturi o raku. Ono što ona tvrdi zapravo, jest da je znanstvena prijevara u nekom smislu fundamentalno nemjerljiva.
Bik nagađa da je 5 do 10 posto znanstvenih radova lažno, dok Daniele Fanelli, metaznanstvenica s Ekonomske škole u Londonu, smatra da bi stvarna stopa mogla biti ispod 1 posto. Metaznanstvenicima u tom smislu može pomoći i praćenje povlačenja znanstvenih istraživanja, odnosno slučajevi u kojima znanstveni časopisi uklanjaju rad, jer je nepopravljivo neispravan. Ipak, vrlo malo znanstvenih radova zapravo doživi takvu sudbinu. Prema podacima bloga Retraction Watch, od 2021. godine do 3. siječnja ove godine, dogodilo se tek 3276 takvih povlačenja, od milijuna znanstvenih radova objavljenih u istom periodu. Oko 40 posto tih povlačenja posljedica je iskrenih pogrešaka ili oblika znanstvenog pogrešnog ponašanja, koje zapravo ne spada u kategoriju prijevare ili plagijata.
Neki metaznanstvenici idu ravno do izvora i anketiraju same znanstvenike. Na temelju nekoliko objavljenih istraživanja, Fanelli procjenjuje da je oko 2 posto znanstvenika počinilo prijevaru tijekom svoje karijere. Ali u novijoj anonimnoj anketi znanstvenika u Nizozemskoj, 8 posto ispitanika priznalo je da je počinilo barem neku prijevaru u posljednje tri godine. No, čak i ta brojka može biti niska, jer možda neki znanstvenici nisu htjeli priznati znanstvene prijestupe, čak ni u sigurnosti anonimne ankete.
Nije sve tako crno?
Ipak, rezultati nisu tako strašni kao što se možda čine. Samo zato što je netko jednom počinio prijevaru ne znači da to zapravo uvijek radi. Budući da definicija znanstvne prijevare može biti tako nejasna, neki od znanstvenika koji su priznali da su počinili prijevaru možda su samo slijedili (krive) uobičajene prakse.
Metaznanstvenici se slažu da prijevara nije najvažnija prijetnja znanstvenom istraživanju. Upitne istraživačke prakse (poput ponavljanja eksperimenta dok ne dobijete značajan rezulta) također su užasne. I mnogo su češće. Stoga se ne bismo trebali previše usredotočiti na prijevare, kaže Van Assen. U nizozemskoj anketi, oko polovice znanstvenika priznalo je da su sudjelovali u upitnim istraživačkim praksama, a to je šest puta više nego što ih je priznalo samu prijevaru.
Što bi mogla reći javnost?
Drugi su, međutim, više zabrinuti. Byrne je posebno zabrinuta zbog tvornica znanstvenih studija, odnosno organizacija koje masovno stvaraju lažne znanstvene radove i zatim prodaju autorstva znanstvenicima koji traže napredak u karijeri. U nekim malim poddisciplinama, lažne studije brojčano nadmašuju originalne, ističe Bryne.
Ljudi će izgubiti vjeru u cijeli proces ako znaju da postoji mnogo potencijalno izmišljenih istraživanja, a također znaju da nitko ništa ne poduzima po tom pitanju, smatra Bryne.
Što sama znanstvena zajednica može učiniti?
No, da bi znanost nastavila raditi, ona ne mora biti iskorijeenjena od znanstvenih prijevara. Uostalom, postoje bezbrojni radovi koji su potpuno iskreni, a također i potpuno netočni: ponekad istraživači griješe, a ponekad je ono što izgleda kao pravi obrazac samo slučajni šum.
Rješenje je zapravo u provođenju ponavljajućih studija, koje mogu ublažiti učinke znanstvenih prijevara. Sveučilišta bi mogla prestati nagrađivati znanstvenike samo za objavljivanje puno visokoprofilnih radova i početi ih nagrađivati za provođenje studija replikacije. Časopisi bi mogli brže reagirati kada dokazi ukazuju na mogućnost prijevare. I zahtijevanje od znanstvenika da dijele svoje neobrađene podatke ili prihvaćanje radova na temelju njihovih metoda, a ne njihovih rezultata, učinilo bi prijevaru težom i manje isplativom.
To je najučinkovitiji mehanizam koji imamo. Znanost bi se trebala sama ispravljati i gledamo kako se ispravlja u stvarnom vremenu, kaže Adam Marcus, suosnivačem Retraction Watcha.
Izvor: Wired
