这项研究名为“开放研究与证据中的系统置信度”（SCORE），经济学、教育学、心理学及社会学等多个社会科学学科，865位研究人员对发表在这些学科的62种期刊上的论文做了详细梳理。研究成果以三篇论文的形式发表在今年4月1日的《自然》期刊上，旨在开发出一套能够对社会科学研究成果进行“置信度评分”的自动化工具。

对学术共同体来说，科学研究的可复现事关知识积累的基础，它意味着若在相同条件下，对同一组数据进行完全相同的分析，理应得出完全一致的结论。可惜的是，研究人员在对这些论文的数据分析过程进行复现时发现，在他们重点关注的164项研究中，仅有49%的研究结果在统计学意义上得到了成功重现。

开放科学中心（Center for Open Science）的研究主管蒂姆·埃林顿（Tim Errington）表示，在“不发表，就出局”的整体学术环境下，这样的结果并不令人太意外。或许对公众来说，这一结果又成为本就遭遇严重质疑的“文科”危机新的铁证。但埃林顿提醒，这并不必然表示当前的科研工作质量低劣。可能有少数研究结果的不可复现是由于学术不端等原因，但更普遍的原因可能是因为其未能提供足够翔实的数据或者实验细节。

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电影《实验者》剧照。

对此埃林顿强调，对于科研人员来说，应该注重更开放地共享数据，对采用的研究方法保持更高的透明度，更方便后人检验。此外，参考前人研究的学者们也要保持相当的批判和怀疑精神，不应对论文的结论“照单全收”。加拿大渥太华大学“可重复性研究所”（Institute for Replication）的创始人、经济学家阿贝尔·布罗德尔（Abel Brodeur）就表示，他对新发表的论文总是持怀疑态度：“我通常会耐心等待数年，直到看到大量其他研究也进行了类似的分析并得出了相似的结果，我才会对某项特定的研究发现产生信心。”

与自然科学相比，社会科学领域的可复现性危机有其复杂性。社会科学研究的对象是人，人复杂的社会行为可能更难量化，受到的影响因素也会更多。全美学者协会（national association of scholars）的大卫·兰道尔（David Randall）就表示，研究领域内部的“政治倾向”与“群体思维定势”，以及前文提到的巨大发表压力，也很容易导致大量不可重复的研究被批量炮制出来。

如何改善这样的状况，让社会科学研究的精确性变得更高？兰道尔指出，首先应该强化研究的预注册机制，确保研究数据的开放性。更重要的是，要将研究的数据收集和分析环节分离，将其指派给不同的、相互独立的研究人员负责。这并不仅仅是技术改变，兰道尔认为，这涉及人文社科整体学术文化的一场巨变。比如，学术体制会面临一个难题：如何在大规模的研究团队中分配职位聘用、晋升的机会？如何进行奖励？毕竟，在这样的模式下，可能更难判定哪个环节的成员对研究有最大的功劳。更重要的是，对研究数据的严苛，可能让社科研究变得更加昂贵。在一个世界范围内的文科都遭遇经费紧张的时代，这是一个必须考虑的问题。

1. Half of social-science studies fail replication test in years-long project

https://www.nature.com/articles/d41586-026-00955-5

2. We Know Social Science Is Shoddy. It's Time to Actually Fix It

https://www.realclearscience.com/articles/2026/04/15/we_know_social_science_is_shoddy_its_time_to_actually_fix_it_1176655.html

3. Is AI leading to a reproducibility crisis in science?

https://www.nature.com/articles/d41586-023-03817-6

撰文/刘亚光

编辑/刘亚光

校对/杨利